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前言

STaR: Self-Taught Reasoner
Bootstrapping Reasoning With Reasoning

斯坦福和google research共同的论文

link：https://arxiv.org/pdf/2203.14465

一、 方法

• 数据集包含 少量cot的数据和不包含cot的大量数据集。

1.1 通过少量cot fewshot生成

通过少量逻辑的样例，生成回答大量问题的逻辑

把少量的带有逻辑的示例，当作Prompt中的few shot引导llm生成cot范式的response

1.2 Refine

对于生成答案如果正确，则生成带有cot正确的response和原本的prompt组合成一个训练数据

对于答案错误的，则通过在输入Prompt中hint正确答案，根据正确答案来引导模型生成正确的cot逻辑

1.3 训练

最终对于可以生成正确答案的response和prompt做训练，反复迭代这个过程

二、实验结果