算法论文8
康奈尔团队:双LLM对抗训练提升推理能力
机器之心
AI 摘要
康奈尔团队提出PasoDoble框架,让两个LLM对抗训练。它减少对外部监督依赖,利用预训练知识,在多模型实验中显著提升数学推理能力,但在部分领域外任务表现不佳,后续将拓展到更多领域。
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两个LLM互相对线,推理能力起飞:康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble,通过对抗训练两模型提升推理能力,不依赖外部监督,在多模型实验中显著提升数学基准表现,不过在部分领域外任务有局限。

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