Google DeepMind 开发了一种新的大型语言模型（LLM）推理技术，名为 Self-Discover，该技术侧重于让模型在解决问题之前设计自己的推理计划。与链式思考（chain-of-thought）等通用方法不同，Self-Discover 使用一个固定的包含 39 个与任务无关的推理模块的工具箱。然后，它选择相关的模块，将它们改编到特定任务，并将它们组合成一个有序的计划。然后使用这个发现的计划来解决问题，后续的类似问题可以通过简单地填充计划的槽位来更有效地解决。这种方法将推理成本前置，使其对于具有许多不同、推理密集型实例的任务更有效。 AI
影响 这项技术可以通过允许模型针对特定问题定制其方法来提高大型语言模型在复杂推理任务上的准确性。
排序理由 该项目描述了一个主要人工智能实验室开发的新型大型语言模型推理技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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