Corex: PUSHING THE BOUNDARIES OF COMPLEX REASONING THROUGH MULTI-MODEL COLLABORATION

本文是LLM系列文章，针对《Corex: PUSHING THE BOUNDARIES OF COMPLEX REASONING THROUGH MULTI-MODEL COLLABORATION》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展，并在具有世界知识的自然语言处理（NLP）领域表现出相当大的能力。得益于超大规模的训练语料库，单个LLM可以胜任典型的NLP任务。然而，它在执行复杂推理任务时的性能仍然受到其内部表示的限制。为了进一步推动这一边界，我们在本文中介绍了Corex，这是一套新颖的通用策略，可以将LLM转换为自治代理，开创了复杂任务解决的多模型协作。受人类行为的启发，Corex由多种协作模式组成，包括辩论、审查和检索模式，这些模式共同致力于提高推理过程的真实性、忠实性和可靠性。这些范式促进了任务不可知论方法，使LLM能够“跳出框框思考”，从而克服幻觉并提供更好的解决方案。通过对四种不同类型的推理任务进行广泛的实验，我们证明，与现有方法相比，协调多个LLM协同工作会产生更好的性能。进一步的结果和深入的分析证明了我们的方法的成本效益，促进了不同LLM之间的协作并提高了注释效率。

1 引言

2 相关工作

3 Corex

4 实验

5 分析

6 结论

我们在本文中介绍了Corex，这是一套将LLM转换