结构为王：AI推理新思路，思维链结构成突破LLM高效训练关键

加州大学伯克利分校研究团队提出了一种新的AI训练方法，通过仅使用17000个长链式思维（CoT）示例，结合SFT和LoRA微调技术，优化了大语言模型（LLM）的推理步骤结构。测试结果显示，在多个基准测试中准确率大幅提升，如AIME 2024提升了40个百分点。研究表明，CoT结构对模型准确性有重要影响。新方法减少了对大规模数据的依赖，提高了推理效率。
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