TRACT是一种创新的两阶段微调方法，结合了链式思考（CoT）推理和回归感知微调（RAFT），旨在提升大型语言模型（LLM）在数值评分预测中的表现，特别是在‘LLM-as-a-Judge’场景下。通过第一阶段生成高质量的CoT数据，并在第二阶段利用这些数据进一步微调模型，TRACT显著提升了模型性能，超越了现有方法和基准模型。
