根據機器之心10 月14 日報道，來自谷歌、Mila 研究所等研究機構的研究者聯合探索了一種新方法—— 讓LLM 學習推理規則，並提出一種名為假設到理論（Hypotheses-to -Theories，HtT）的新框架。這種新方法不僅改進了多步驟推理，還具有可解釋、可遷移等優勢。在數值推理中，他們觀察到GPT-4 的準確率提高了21.0%。在關係推理中，GPT-4 的準確性提高了13.7%，GPT-3.5 則獲益更多，性能提高了一倍。性能增益主要來自於規則幻覺的減少。
巴比特訊
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