研究人员开发了一种训练无监督流程奖励模型（uPRMs）的方法，该方法消除了在逐步推理监督中对人类监督的需求。这种新方法使用LLM的下一个词元概率来评估多个推理轨迹中的错误位置。实验表明，uPRMs可以显著提高识别错误步骤的准确性，并在用作强化学习奖励时，其性能与监督PRMs相当。 AI
影响 这项研究可能导致更具可扩展性和成本效益的训练大型语言模型的方法，有可能在没有大量人工标注的情况下提高其推理能力。
排序理由 该集群包含两篇详细介绍训练AI模型新方法的学术论文。
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