用LaTRO框架，通过自我奖励机制来激发LLM潜在推理能力，基准上提升12.5% |Salesforce重磅

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点击上方 蓝字 关注我 本文：3600字阅读  10分钟 大规模语言模型（LLMs）已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力，这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。 图片由修猫制作 为了解决这一问题，Salesforce研究团队提出了一个全新的推理优化框架—— LaTent Reasoning Optimization（LaTRO） ，通过引入 自我奖励机制 来激发LLM潜在的推理能力。在多个基准数据集上，LaTRO实现了高达 12.5% 的准确率提升。本文将从方法原理、实验过程、实验结果、以及潜在应用等多个方面对这项研究进行详细介绍。 1. 背景：推理任务的挑战 1.1 LLM推理的现状和瓶颈 当前的大规模语言模型（如GPT-3、LLaMA等）在文本生成和语言理解任务中已经取得显著的成功。然而，尽管这些模型在特定任 ………………………………