谷歌推出”自我发现“框架，极大增强GPT-4等大模型推理能力

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谷歌推出”自我发现“框架，极大增强GPT-4等大模型推理能力

 

重点标签 AIGC、大语言模型、SELF-DISCOVER、推理结构、效率

文章摘要

SELF-DISCOVER可以引导大语言模型根据一组给定的原子推理模块，自行选择、调整和组合这些模块，形成一个用于解决特定任务的推理结构。这种结构不仅结合了多个推理模块的优势，而且对每个任务都是独特定制的，从而极大提高模型的推理和解题能力。SELF-DISCOVER分为两个阶段：任务层，自发现推理结构；使用发现的结构解决任务。与其他方法相比，SELF-DISCOVER拥有三大优势：整合了多个推理模块的优点、效率高、发现的结构反映了任务的内在特性。研究还发现，SELF-DISCOVER在需要世界知识的任务上效果最好，因为它综合使用多个推理模块可以使模型从不同视角理解问题。此外，与需要大量重复查询的方法相比，SELF-DISCOVER展现出了极高的效率，每次只需要一个查询，而获得相似性能的集成方法需要40倍的查询量，可以节省很多算力资源。

文章来源

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原文作者: AIGC开放社区