English(EN) YFPO: A Preliminary Study of Yoked Feature Preference Optimization with Neuron-Guided Rewards for Mathematical Reasoning

新的联合特征偏好优化增强了大型语言模型的数学推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-12 10:18

研究人员推出了一种名为联合特征偏好优化（YFPO）的新型框架，旨在增强大型语言模型的数学推理能力。与仅依赖外部偏好数据的现有方法不同，YFPO 整合了内部神经元激活模式来指导优化过程。通过识别与数学概念和逻辑推理相关的神经元，YFPO 构建了一个辅助奖励信号，以补充外部监督。在小型模型上使用 GSM8K 基准进行的初步实验表明，这种神经元引导的方法有可能提高推理性能，并为模型微调提供更具可解释性的途径。 AI

影响引入了一种新颖的神经元引导方法用于大型语言模型微调，有望提高数学推理能力和可解释性。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Yifan Le · 2026-05-12 10:18

YFPO：一项关于神经元引导奖励的联合特征偏好优化在数学推理中的初步研究

Preference optimization has become an important post-training paradigm for improving the reasoning abilities of large language models. Existing methods typically rely on externally constructed preference data, using preferred and dispreferred responses as sample-level supervision…

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