Unrolled Flow Models for Reasoning
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Unrolled Flow Models for Reasoning
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报道摘要
作者研究流模型是否能通过增加积分步数提升语言推理能力，并证明两层 Transformer 参数化的流可以解决图可达性，所需积分步数随目标距根节点的距离增加。针对标准流模型无法从额外步骤中获益的问题，作者在随机采样的区间上通过潜在 rollout 训练、仅在终点解码，在 ProsQA 上将准确率提升至 97%。
摘自 arXiv · cs.AI
最新进展10月7日 17:45
用于推理的展开流模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AI用于推理的展开流模型
作者研究流模型是否能通过增加积分步数提升语言推理能力，并证明两层 Transformer 参数化的流可以解决图可达性，所需积分步数随目标距根节点的距离增加。针对标准流模型无法从额外步骤中获益的问题，作者在随机采样的区间上通过潜在 rollout 训练、仅在终点解码，在 ProsQA 上将准确率提升至 97%。
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