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原標(biāo)題：復(fù)旦團(tuán)隊(duì)提出思維交流框架EoT，由CoT到EoT，可跨模型通信，表現(xiàn)更出色

關(guān)鍵字：報(bào)告,模型,通信,節(jié)點(diǎn),范式

文章來源：夕小瑤科技說

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9969字

內(nèi)容摘要：夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 智商掉了一地、python大型語言模型（LLM）通過利用龐大的訓(xùn)練語料和強(qiáng)大的計(jì)算資源，在眾多 NLP 任務(wù)中表現(xiàn)卓越。然而，在理解和進(jìn)行推理方面，這些模型仍顯得相對薄弱，僅依靠增加模型的大小無法解決這一問題。然而，現(xiàn)在廣泛研究的思維鏈（CoT）和自糾正方法僅基于模型對問題的內(nèi)部理解和觀點(diǎn)。在沒有外部反饋的情況下，LLM 難以修正其回復(fù)，因?yàn)槟Ｐ屯耆蕾噧?nèi)部表示來生成回復(fù)，這使得克服固有的能力限制變得困難。▲圖1 CoT、自糾正和 EoT 的比較在人類社會(huì)中，即使真理只掌握在少數(shù)人手中，但通過清晰而有說服力的溝通，也能獲得廣泛的接受和認(rèn)可。他人正確的推理可以作為高質(zhì)量的外部知識(shí)，豐富大家對于事物的理解。因此，外部知識(shí)的重要性不言而喻，然而獲取高質(zhì)量的外部知識(shí)仍是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。復(fù)旦大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了思維交流（EoT），該框架實(shí)現(xiàn)了在解決問題的過程中跨模型…

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI應(yīng)用開發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。