Re-Reading提升大型语言模型推理能力

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需积分: 0 2 下载量 144 浏览量 更新于2024-09-20 收藏 2.42MB PDF 举报
内容概要:介绍了RE2方法,即通过对问题进行两次阅读来增强大型语言模型(LLMs)的推理能力。与传统链思考(CoT)不同,RE2通过改进输入问题的理解提升了模型的整体表现,在多个数据集上进行了验证并展示了良好的通用性和兼容性。相较于普通CoT提示方式,实验结果显示重新读取问题的形式明显增强了模型对任务的理解关注。 适用人群:从事自然语言处理或大型语言模型研究人员。 使用场景及目标:提高各种推理性能评估中LLM的能力。如数学推理任务、文本理解和复杂多步推理等场景,通过简单有效的提示方法来优化模型的推理准确率。 其他说明:RE2不仅能独立改善模型的表现,还能与现有的多种LLM改进策略相结合使用,提供了丰富的应用可能性。