Self-Consistency-Google通过简单方法改善大模型推理能力

Self-Consistency是Google提出的一种方法，通过对单一模型进行多次采样和结果融合，显著提升大规模语言模型的推理能力和输出结果的可信度。该方法特别适用于大模型，能够生成高质量的训练数据，从而优化模型的训练过程。
Self-Consistency的特点:
1. 使用单一模型采样多个结果并进行融合
2. 提升语言模型的推理能力
3. 模型大小越大，集成效果越好
4. 生成高质量训练数据
5. 评估模型输出结果的可信度

Self-Consistency的功能:
1. 用于提高语言模型的推理效果
2. 生成多样化的推理路径和结果
3. 优化大模型的训练过程
4. 评估模型输出的一致性与准确率

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