隐式思维链让模型能做四位数乘法 — 中文等级 A2

芝加哥大学的研究团队与其他研究机构合作，研究为什么最先进的大型语言模型在四位数乘法上表现不好。研究者比较了标准微调和一种叫隐式思维链（ICoT）的训练方法。

他们发现标准微调的模型很难保存中间数值，准确率很低。采用ICoT训练的模型能在内部编码“运行和”，并能把早期计算存起来，后面再用来得到正确答案。研究还表明，在训练目标中让模型每步跟踪运行和，也能显著提高准确率。

难词

大型语言模型 — 处理大量文字的人工智能

微调 — 在模型上做进一步训练

标准微调

隐式思维链 — 模型内部的推理或思路步骤

隐式思维链（ICoT）

中间数值 — 计算过程中暂时的数字

编码 — 把信息变成模型能用的形式

准确率 — 回答或结果正确的比率

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