Quiet-STaR:让语言模型在“说话”前思考
大型语言模型(llm)已经变得越来越复杂，能够根据各种提示和问题生成人类质量的文本。但是他们的推理能力让仍然是个问题，与人类不同LLM经常在推理中涉及的隐含步骤中挣扎，这回导致输出可能在事实上不正确或缺乏逻辑。
考虑以下场景:正在阅读一个复杂的数学证明。虽然最终的答案可能很清楚，但关键在于理解初始条件和结论之间未说明的步骤。在交谈中也一样，我们依靠中间的假设和背景知识来理解所说的话。这种内隐的推理的能力是Quiet-STaR为LLM提供的能力。
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