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本文探讨了大型语言模型（LLM）的推理能力，提出了一种无需额外训练数据的注意力机制优化方法，以增强LLM的推理。通过分析注意力分布的低效性，尤其是非语义标记的影响，作者提出了一个算法来重置注意力分布，从而提升模型处理非STEM问题的推理能力。实验显示，这种方法显著提高了LLM的推理性能，为构建更强大、更通用的语言模型提供了新途径。
本文是LLM系列文章，针对《Attention-Driven Reasoning: Unlocking the Potential of Large Language Models》的翻译。
注意力驱动推理：释放大型语言模型的潜力
摘要
大型语言模型（LLM）已经显示出非凡的能力，但其推理能力和潜在机制仍知之甚少。我们提出了一种新的方法，通过注意力机制优化来增强LLM的推理，而不需要额外的训练数据。我们发现了非语义标记引起的注意力分布的低效性，并提出了一种算法来重新平衡偏斜的分布，使模型能够抽象出更细微的知识。我们的实验表明，推理能力显著提高，尤其是对于非STEM问题。我们深入了解了注意力模式在LLM推理中的作用，并提出了一种增强这些能力的方法，为更强大、更通用的语言模型铺平了道路。
1 引言
2 相关工作
3 通过结构化数据对齐降低复杂性
4 LLM中的注意机制优化
5 评估
6 见解和启示
7 局限性和未来工作
8 结论
在本文中，我们提出了一种通过注意力机制优化来增强
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