EleutherAI 的研究人员探索了使用 GPT-3 的“分解认知”概念来处理大型语言模型通常会失败的复杂算术任务。通过将问题分解成更小、更连续的步骤，类似于人类使用工具进行计算的方式，他们观察到模型性能有了显著的提高。这种方法旨在为分解复杂任务以提升大型语言模型的有效性提供初步证据。 AI
排序理由 该条目描述了一篇在 arXiv 上发表的关于探索大型语言模型新技术的学术论文。
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EleutherAI 探索分解认知以提升大型语言模型在复杂任务上的表现
报道来源 [1]
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A Preliminary Exploration into Factored Cognition with Language Models
We perform a series of experiments using GPT-3 with decomposition to perform complex toy tasks that it is otherwise unable to solve. The goal of these experiments is to provide some preliminary evidence for the viability of factored cognition in real world models. For our synthet…