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原標題：NeurIPS 2024 | 自我糾錯如何使OpenAI o1推理能力大大加強？北大、MIT團隊給出理論解釋
關鍵字：模型,上下文,自我,注意力,機制
文章來源：機器之心
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內容摘要：

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自我糾錯（Self Correction）能力，傳統上被視為人類特有的特征，正越來越多地在人工智能領域，尤其是大型語言模型（LLMs）中得到廣泛應用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我糾正的方法。
傳統的大語言模型，因為在輸出答案的時候是逐個Token輸出，當輸出長度較長時，中間某些Token出錯是必然發生。但即使LLM后來知道前面輸出的Token錯了，它也得用更多錯誤來“圓謊”，因為沒有機制讓它去修正前面的錯誤。
而OpenAI o1在“慢思考”也就是生成Hidden COT的過程中，通過分析OpenAI官網給出的Hidden COT例子可以發現，在解決字謎問題的思考過程中，o1首先發現了每兩個連續的

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