Chain-of-Experience：持续改进大型语言模型
一项研究探讨大型语言模型如何通过推理阶段的迭代交互和反馈实现持续改进。Chain-of-Experience方法让模型利用自我反馈，以及正确性判断、编程测试通过率等环境信号，积累经验记录。在数学、编程和知识任务上对8个大型语言模型进行评估后，研究称，与无反馈基线相比，该方法整体性能提升5.6%，API成本降低19%。结合互补的反馈渠道可带来额外收益，并且大部分改进都出现在迭代早期。
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