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Game of 24
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思维之树增强大语言模型推理能力,超越线性链式思考
思维之树(Tree of Thoughts, ToT)方法通过将线性的“思维链”(Chain of Thought)过程转变为类似搜索的探索方式,从而增强了大语言模型的推理能力。ToT 从每个部分解决方案中生成多个潜在的下一步,使模型能够分支并探索各种推理路径。然后,由大语言模型本身对这些分支进行评分,以评估其前景,并且只保留得分最高的分支,以防止计算量爆炸。这种方法使得在主要路径导致死胡同时能够回溯到替代路径,因此对于拼图、规划和带…
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eMoT框架通过记忆和符号锚定增强LLM推理能力
研究人员推出eMoT框架,旨在提高大型语言模型在多步推理任务中的可靠性。eMoT将轨迹视为演进的记忆来稳定推理,包含一个记忆腐蚀机制以强化有用结构,以及一个使用Python进行确定性计算的符号锚定引擎。该方法旨在减少幻觉并提高数值准确性,在Game of 24和GSM8K等基准测试中取得了显著的进步,即使是较小的模型也能实现。