Long Chains-of-Thought

新框架使用图注意力网络验证LLM推理链

研究人员开发了LCoT-GV，一个利用图注意力网络来验证大型语言模型生成的长思考链（LCoTs）中推理步骤的新框架。该方法将LCoTs表示为推理图，其中节点表示单个推理步骤，边表示它们之间的语义和逻辑关系。然后，在该结构上训练图注意力网络来评估每个步骤的正确性。创建了一个专门用于跨各种问答领域进行面向图的验证的新数据集来评估该框架，结果显示其性能与类似方法相比具有竞争力。