解释的保真度：它生成的推理链可能并不能完全反映LLM的内部推理过程，同时也存在解释的保真度问题。 5）和强化学习的相似之处——迭代更新：和强化学习都使用迭代的方法来更新模型，不断优化其性能。奖励信号：生成可以有效提高LLM在数学推理、常识推理等复杂任务上的表现。减少数据要求：不需要推理链的大数据集，降低数据获取的难度和成本。提高稳健性：允许法学硕士从失败案例中学习并提高其对复杂问题的稳健性。 ) 限制 -a 初始模型要求：要求初始模型具有一定的推理能力，否则引导过程将难以启动。
对few-shot实例的依赖：在推理任务中 塞内加尔电话号码表 处理复杂和大规模的任务。泛化性有限：虽然可以通过迭代提高模型的推理能力，但其应用大多局限于特定的结构化任务（例如回答问题），在开放领域或任意文本生成任务中很难达到相同的效果。数据质量的影响： - 的性能受到初始推理链质量的影响。解释的保真度：它生成的推理链可能并不能完全反映LLM的内部推理过程，同时也存在解释的保真度问题。
5）和强化学习的相似之处——迭代更新：和强化学习都使用迭代的方法来更新模型，不断优化其性能。奖励信号：生成奖励信号：生成奖励信号：生成推理链不断迭代，并以正确答案作为反馈信号，类似于强化学习中的奖励信号，指导模型更新的方向。 6）强化学习与目标的区别 目标函数： 的目标函数与强化学习中梯度策略的目标并不完全相同。更多地关注生成和优化推理链。模型结构：使用预训练的LLM模型，而强化学习可以使用不同类型的模型。