
Eine effiziente und faire Bewertungsmethode für große Sprachmodelle, die eine zuverlässige Rangfolge ihrer Fähigkeiten liefert und wertvolle Erkenntnisse für deren weitere Verbesserung bietet.


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Effiziente menschliche Bewertung großer Sprachmodelle durch Wettbewerb mit maximaler Diskrepanz


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Durch die Modellierung von Denkprozessen als Graph anstatt als lineare Kette können Sprachmodelle komplexere, nicht-sequenzielle Denkstrukturen erfassen und so ihre Schlussfolgerungsfähigkeiten verbessern.


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Effizientes Graph-of-Thought-Reasoning in Sprachmodellen über die Kette-des-Denkens hinaus
