
大規模言語モデルの複雑な推論タスクにおけるChain of Thoughtアプローチの重要性と、新しいリトリーバルメカニズムを使用したアプローチがパフォーマンスを向上させること。


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大規模言語モデルのためのリトリーバル拡張マルチモーダル思考連鎖推論


既存の議論スキームの課題を解決するために、Blueprint Debate on Graph（BDoG）が提案されている。



グラフのための設計論争：多様な推論に関するブループリントディベート



M3フレームワークは、マルチモーダルエージェントのロバスト性を向上させるために、サブタスク依存性を統合的に扱う新しいアプローチです。
