实例，导致模型的推理能力有限，难以
Posted: Thu Dec 26, 2024 6:45 am
训练方法：它使用基于梯度的方法来更新模型，而强化学习可以使用不同的训练方法，例如K-learning、Sarsa等。 。微软的r：Reciprocal Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger in Problem Solving）r的主要贡献是一种创新的、自我游戏、自我推理的方法，旨在提高小语言模型（SLM）的推理能力，而无需进行微调或高级模型支持。其基本思想是将推理过程分解为生成和识别两个阶段，并通过自对弈实现SLM之间的相互学习。
）关键创新点丰富的推理动作：r引入了5种类人 斯洛文尼亚电话号码列表 推理动作来模拟人类在推理过程中的行为，这使得SLM能够生成更高质量的候选推理路径并高效地探索解决方案空间。相互一致的判别器：r使用另一个与目标SLM具有相似能力的SLM作为判别器来评估生成的候选推理轨迹。判别器通过完成一些推理步骤并提供反馈来帮助目标SLM选择更可靠的推理路径。无需微调或高级模型：r 不依赖微调或高级模型指导，可以独立增强 SLM 的推理能力，使其无需额外资源即可实现显着的性能提升。
实验结果表明，r可以有效解决各种推理问题，并在多个SLM上实现显着的性能提升。例如，在 GSM8K 数据集上，r 将 LLaMA-7B 的精度从 0.5% 提高到 6.9%，将 Mistral-7B 的精度从 6.6% 提高到 8.88%。一个。生成阶段（MCTS推出）：动作空间：r引入了五种类人推理动作来模拟人类在推理过程中的行为： A：建议一步推理。答：建议考虑剩余的步骤。答：提出以下子问题并回答。答：再回答一下子问题。
）关键创新点丰富的推理动作：r引入了5种类人 斯洛文尼亚电话号码列表 推理动作来模拟人类在推理过程中的行为，这使得SLM能够生成更高质量的候选推理路径并高效地探索解决方案空间。相互一致的判别器：r使用另一个与目标SLM具有相似能力的SLM作为判别器来评估生成的候选推理轨迹。判别器通过完成一些推理步骤并提供反馈来帮助目标SLM选择更可靠的推理路径。无需微调或高级模型：r 不依赖微调或高级模型指导，可以独立增强 SLM 的推理能力，使其无需额外资源即可实现显着的性能提升。
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