根據IT 之家11 月7 日消息，微軟亞洲研究院聯合北京大學、西安交通大學等大學提出了一項名為「從錯誤中學習（LeMA）」的AI 訓練方法，號稱可以透過模仿人類學習知識的過程，來改進AI 推理能力。為了提升開源大語言模型的思考鏈推理能力，研究團隊提出了LeMA 方法。這種方法主要是模仿人類的學習過程，透過“從錯誤中學習”，以改進模型的推理能力。研究人員的方法是使用一對包含「錯誤解答」與「修正後正確答案」的資料來微調相關模型。為取得相關數據，研究人員收集了5 個不同大語言模型（包括LLaMA 及GPT 系列）的錯誤答案和推理過程，再以GPT-4 作為“訂正者”，提供修正後的正確答案。據悉，修正後的正確答案包含三類訊息，分別是原推理過程中錯誤片段、原推理過程出錯的原因、以及如何修正原方法以獲得正確答案。
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