Meta AI提出COCONUT：连续思想链提升大型语言模型推理能力
2024-12-31
Meta AI提出了一种名为COCONUT（连续思想链）的新方法，以改进大型语言模型（LLM）的推理能力。不同于传统的基于文本的Chain-of-Thought（CoT）方法，COCONUT允许LLM在连续的潜在空间中进行推理，从而避免了语言表达的限制。研究表明，COCONUT在需要复杂规划的任务中表现出色，展现出类似广度优先搜索（BFS）的推理模式。其多阶段训练过程逐步引导模型学习在潜在空间中进行推理，最终提升了模型的推理准确性和效率。
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