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RESEARCH · CL_50618 · May 25 · 15:29

新数据集通过逐级推理增强LLM张量程序优化能力

研究人员推出Step-TP，一个旨在提升大型语言模型（LLMs）优化张量程序能力的新数据集。现有方法通常缺乏逐级监督和可解释性，阻碍了LLMs在复杂优化任务上的表现。Step-TP提供了原子级的、逐级监督以及结构化的链式思考推理，使LLMs能够通过理解中间程序状态来做出更可靠的单步决策。