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本文提出了一种创新的框架,将大型语言模型(LLMs)与外部思考器模块相结合,以增强基于 LLM 的代理机构的推理能力。该框架形成了一个推理层次结构,其中 LLMs 处理直觉性的 System-1 任务,而思考器专注于需要复杂逻辑分析和领域特定知识的认知 System-2 任务。实验证明了该框架在演绎推理、语音生成和在线游戏评估方面的有效性。此外,我们通过与思考器集成来调优 6B LLM,以超越 GPT4。本文还贡献了迄今为止最大的社交推理游戏数据集。

提升大规模语言模型在狼人杀游戏中的推理能力

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-04T00:00:00Z
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