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TOOL · CL_269457 · Sep 28 · 17:12

GPTNeoX 模型中的潜在推理显示出卓越的泛化能力

一篇新论文探讨了大型语言模型如何执行多步推理，研究了不同的计算方法是否依赖于共享的底层机制。研究人员在复杂的推理任务上训练了 GPTNeoX 模型的五个变体，发现与使用思维链或暂停令牌方法相比，使用潜在推理的模型在分布外问题上泛化得更好。电路分析显示，潜在变体采用了稀疏循环搜索算法，这表明不同的推理机制确实可以学习独立的计算解决方案。