据机器之心 10 月 14 日报道,来自谷歌、Mila 研究所等研究机构的研究者联合探索了一种新方法 —— 让 LLM 学习推理规则,并提出一种名为假设到理论(Hypotheses-to-Theories,HtT)的新框架。这种新方法不仅改进了多步推理,还具有可解释、可迁移等优势。在数值推理中,他们观察到 GPT-4 的准确率提高了 21.0%。在关系推理中,GPT-4 的准确性提高了 13.7%,GPT-3.5 则获益更多,性能提高了一倍。性能增益主要来自于规则幻觉的减少。
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