研究人员推出了一种新颖的大型语言模型推理框架CopT，该框架颠覆了传统的思考和回答顺序。CopT不先生成思考过程再给出答案，而是先引出一个草稿答案，然后利用策略内学习进行反思和修正。该方法采用连续嵌入作为对比验证器来评估答案的可靠性，在无需额外训练的情况下，在各种推理任务上的准确率提高了23%，令牌使用量减少了57%。 AI
影响 这种新的推理方法通过优化思考和回答过程，有望带来更高效、更准确的LLM应用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM推理新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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