杂任务上的表现。减少数据要求：不需要推理链的大数据集，降低数据获取的难度和成本。提高稳健性：使法学硕士能够从失败案例中学习并提高其对复杂问题的稳健性。 ) 限制 -a 初始模型要求：要求初始模型具有一定的推理能力，否则引导过程将难以启动。对few-shot实例的依赖：在推理任务中严重依赖于少量的Few-Shot推理实例，导致模型的推理能力有限，难以处理复杂和大规模的任务。泛化性有限：虽然可以通过迭代提高模型的推理能力，但其应用大多局限于特定的结构化任务（例如回答问题），在开放
领域或任意文本生成任务中很难达
到相同的效果。数据 WhatsApp 号码数据 质量的影响： – 的性能受到初始推理链质量的影响。解释的保真度：它生成的推理链可能并不能完全反映LLM的内部推理过程，同时也存在解释的保真度问题。 5）和强化学习的相似之处——迭代更新：和强化学习都使用迭代的方法来更新模型，不断优化其性能。奖励信号：生成奖励信号：生成奖励信号：生成推理链不断迭代，并以正确答案作为反馈信号，类似于强化学习中的奖励信号，指导模型更新的方向。 6）强化学习与目标的区别 目标函数： 的目标函数与强化学习中梯度策略的目标并不完全相同。更多地关注生成和优化推理链。模型结构：使用预训练的LLM模型，而强化学习可以使用不同类型的模型。训练方法：它使用基于梯度的方法来更新模型，而强化学习可以使用不同的训练方法，例如K-learning、Sarsa等。 。微软的r：Reciprocal Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger in Problem Solving）r的主要贡献是一种创新的、自我游戏、自我推理的方法，旨在提高小语言模型（SLM）的推理能力，而无需进行微调或
高级模型支持。其基本思想是将推
理过程分解为生成和识别两个阶段，并通过自对 2021 年你可以玩的 12 款最佳类似 弈实现SLM之间的相互学习。 ）关键创新点丰富的推理动作：r引入了5种类人推理动作来模拟人类在推理过程中的行为，这使得SLM能够生成更高质量的候选推理路径并高效地探索解决方案空间。相互一致的判别器：r使用另一个与目标SLM具有相似能力的SLM作为判别器来评估生成的候选推理轨迹。判别器通过完成一些推理步骤并提供反馈来帮助目标SLM选择更可靠的推理路径。无需微调或高级模型：r 不依赖微调或高级模型指导，可以独立增强 SLM 的推理能力，使其无需额外资
源即可实现显着的性能提升。实验结果表明，r可以有效解 usb 目录 决各种推理问题，并在多个SLM上实现显着的性能提升。例如，在 GSM8K 数据集上，r 将 LLaMA-7B 的精度从 0.5% 提高到 6.9%，将 Mistral-7B 的精度从 6.6% 提高到 8.88%。一个。生成阶段（MCTS推出）：动作空间：r引入了五种类人推理动作来模拟人类在推理过程中的行为： A：
