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English(EN) Training Language Models to Cooperate with Inference-Time Controllers

新的CALM框架训练LLM以适应各种推理控制器

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了CALM，一个旨在提高大型语言模型（LLM）对各种推理时控制器适应性的训练后框架。与之前为单一交互模式进行优化的方法不同，CALM将控制器直接集成到训练循环中。这种多任务强化学习方法通过在控制器诱导的交互协议上进行训练，使LLM能够更好地泛化到各种工作流程，包括思维链（Chain-of-Thought）、自洽性（self-consistency）和验证流程（verification pipelines）。 AI

影响 增强了LLM对各种推理和交互协议的适应性，有可能提高在复杂、多步任务中的性能。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新语言模型训练框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的CALM框架训练LLM以适应各种推理控制器

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Moumita Choudhury, Vanshaj Khattar, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino, Ankush Chakrabarty, Shlomo Zilberstein, Ye Wang ·

    Training Language Models to Cooperate with Inference-Time Controllers

    arXiv:2607.23771v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) performance increasingly depends not only on the base model, but also on the inference-time controller used to organize reasoning. Existing post-training methods, however, typically optimize for a single f…

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