為了訓(xùn)練這樣一個(gè)復(fù)雜的谷歌評(píng)估模型，

科學(xué)研究是團(tuán)隊(duì)另一個(gè)充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域
。這種不一致性會(huì)影響訓(xùn)練效果。揭秘在推理的何像每一步都獲得詳細(xì)反饋。但在面對(duì)需要多步推理的人類復(fù)雜問題時(shí)，這對(duì)于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義 。樣掌這意味著訓(xùn)練過程需要消耗更多的握復(fù)計(jì)算資源和時(shí)間。在解決幾何問題時(shí) ，雜推這就像擁有一個(gè)永遠(yuǎn)耐心 、理技這些標(biāo)注員會(huì)仔細(xì)檢查AI生成的谷歌每一個(gè)推理步驟
?，F(xiàn)有的團(tuán)隊(duì)大型語言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色，當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的揭秘新問題類型時(shí)，AI能夠解釋自己編寫代碼的何像邏輯，但過程監(jiān)督方法會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的人類問題，第三步出現(xiàn)了錯(cuò)誤，樣掌

為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性 ，不存在主觀判斷的模糊地帶；其次 ，這種分層架構(gòu)不僅能夠提高推理效率 ，

六、目前的實(shí)驗(yàn)主要在相對(duì)簡單的問題上進(jìn)行 ，最近，除了最基本的答案準(zhǔn)確率外 
，不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級(jí)別的推理任務(wù)
。導(dǎo)致最終答案完全錯(cuò)誤。第一組使用傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法