Critic-CoT는 대규모 언어 모델(LLM)이 단계별 사고 연쇄 방식으로 자기 비평 및 개선을 수행하여 추론 능력을 향상시키는 새로운 프레임워크입니다.
Critic-CoT, a novel framework, leverages a step-wise Chain-of-Thought critique and distant supervision to enhance the reasoning abilities of Large Language Models, pushing them towards more deliberate, System-2-like reasoning and achieving significant performance improvements on mathematical and reasoning tasks.
대규모 언어 모델(LLM)은 통계적 분석 작업에서 아직 인간 전문가의 수준에는 미치지 못하며, 특히 통계적 방법의 적용 가능성을 평가하는 데 어려움을 겪고 있다. 하지만 LLM은 특정 조건에서 인간을 능가하는 잠재력을 보여주며, 인간과의 상호보완적인 협력을 통해 더욱 정확하고 효율적인 통계 분석을 수행할 수 있다.
大規模言語モデル (LLM) は統計分析タスク、特に統計的手法の適用可能性評価において、人間と比較して異なる長所と短所を示す。
Large language models (LLMs) show promise in statistical reasoning but struggle with accurately assessing the applicability of statistical methods, highlighting the need for improved reasoning mechanisms and potential for human-AI collaboration in this domain.
事前学習済み大規模言語モデル (LLM) の文脈長を効率的に拡張するために、文脈の中間部分からの情報活用に焦点を当てた新しい位置エンコーディング手法「CREAM」を提案する。
元反思是一種離線強化學習技術,它通過增強基於過去試驗經驗學習的語義記憶來提高語言代理的性能。
메타 리플렉션이라는 새로운 오프라인 강화 학습 기술을 사용하여 언어 에이전트의 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다. 이 기술은 과거 시도에서 얻은 경험적 학습을 기반으로 의미 메모리를 강화하여 에이전트가 시간이 지남에 따라 학습하고 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다.
メタリフレクションは、過去の試行から得られた経験的学習に基づいて意味メモリを強化することで、言語エージェントの性能を向上させるオフライン強化学習手法である。
GenARM 是一种测试时对齐方法,它利用自回归奖励模型来有效地引导冻结的大型语言模型,使其生成内容与人类偏好相一致,同时具有高效性和多目标对齐的优势。