用于大型语言模型可靠推理的多链图优化与选择

这篇文章来自ArXiv，很可能提出了一种改进大型语言模型（LLM）推理能力的新方法。 重点关注多链图的优化和选择，表明通过利用基于图的表示并可能选择最合理的推理路径来提高LLM输出的可靠性和准确性。 使用“优化”意味着一个迭代过程来优化图结构，而“选择”则表示一种选择最佳推理链的机制。 研究领域显然属于LLM研究领域，旨在解决与推理和推断相关的挑战。