本研究提出了一个数学框架，探讨大型语言模型（LLM）的自我改善机制，分析了输出检验、数据过滤和蒸馏的过程。实验结果表明，自我改善与模型预训练的计算量相关，揭示了性能提升的策略，为未来研究指明了方向。
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