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LLM论文笔记 23: Meta Reasoning for Large Language Models

  • Arxiv日期:2024.6.17
  • 机构:THU / MSRA

关键词

  • meta-reasoning
  • 推理方法
  • prompt engineering

核心结论

1. 提出Meta Reasoning prompting,MRP是一种系统提示方法,能够帮助LLM动态选择最合适的推理方法,从而提升其灵活性和效果

2. 多个基准测试MRP表现出色,特别是在需要多种推理策略的任务中

3. MRP在更大的模型(如GPT-4)上表现得更为出色,而在较小的模型(如GPT-3.5)上则效果较差,表明推理能力与模型的基础能力密切相关

4. MRP在更复杂和多样化的任务中显示出了显著的优势,尤其在较简单的任务中与其他方法的表现差异较小时,MRP的优势不明显

5. 未来可以探讨将MRP集成到训练数据中,从而进一步提高LLM的推理能力

主要方法

提出结合所有推理方法的系统提示方法,模拟人类选择方法的过程(meta-reasoning)

通过自我评分,得到分数最高的推理方法执行:

注:本系列不包括基础的知识点讲解,为笔记/大纲性质而非教程,用于论文知识点和思想和快速记忆和回顾,更多细节建议阅读论文原文

原文地址:https://blog.csdn.net/m0_65305142/article/details/146203540
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