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强化学习符合思想链：将LLMS转化为自主推理代理
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题并自主适应新场景的能力。
为了克服这些局限性，研究人员已将加强学习（RL）与促进链（COT）提示相结合，从而使LLMS能够开发出高级的推理能力。这一突破导致了诸如DeepSeek R1之类的模型的出现，这表明了出色的逻辑推理能力。通过将强化学习的自适应学习过程与COT结构化问题解决方法相结合，LLM正在发展为自主推理的代理，能够以更高的效率，准确性和适应性来应对复杂的挑战。
经营链（COT） DeepSeek R1在LLMS中需要自主推理的需求
- 传统LLMS的限制
传统LLMS的限制
尽管具有令人印象深刻的功能，但LLM在推理和解决问题方面仍具有固有的局限性。它们基于统计概率而不是逻辑推导产生响应，从而产生可能缺乏深度和推理的表面级答案。与人类可以系统地将问题解构为较小，易于管理的部分不同，LLM在结构化问题解决方案中挣扎。他们通常无法保持逻辑一致性，从而导致幻觉或矛盾的回应。此外，LLM与人类的自我反射过程不同，LLMS单个步骤生成文本，没有内部机制来验证或完善其输出。这些限制使它们在需要深层推理的任务中不可靠。
- 为什么促进经营链（COT）提示跌落短