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语言模型作为编译器：模拟伪代码执行改善语言模型中的算法推理
算法推理任务涉及涉及逻辑模式的算法，例如完成Dyck语言，尽管他们最近的成功，但对大语言模型（LLMS）构成了挑战。先前的工作已使用LLM来生成程序语言，并应用了外部计算机来执行此类任务。然而，当飞行时，很难用解决方案的正确逻辑生成可执行的代码。即使这样，一个实例的代码也无法重用其他实例，尽管它们可能需要相同的逻辑来解决。我们提出了t Hink-和-e Xecute，这是一个新的框架，改善了LLMS的算法 - 固有推理：（1）在T Hink中，我们发现了在所有实例中共享的任务级逻辑，并用伪代码表达逻辑； （2）在e x -ecute中，我们将任务级伪代码量身定制为每个实例并模拟其执行。t hink-和-e xecute在算法算法推理任务中的表现优于几个强大的基线（包括婴儿床和锅）。我们表现出使用任务级伪代码而不是一一生成实例特定解决方案的优点。另外，我们表明，即使对自然语言指导进行了自然语言指导，伪代码也可以更好地改善LMS的推理。
