DDRG：用推理图对齐纠错LLM推理，准确率提升
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DDRG：用推理图对齐纠错LLM推理，准确率提升
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AI 综述
Haotian Liu等作者提交预印本论文，提出DDRG框架，用于对LLM推理进行细粒度纠错：它构建基于来源的声明图并对齐采样推理轨迹，将局部冲突交给答案盲验证器，实现选择性纠错。 在五个基准上，原生零样本DDRG对Qwen2.5-7B和Llama3.1-8B的宏平均准确率分别比直接回答提升8.65和15.83个百分点，并超过CoT、GoT、GoV及SC。该方法在不扩大初始候选轨迹库的前提下，将局部验证与选择性纠错相连接。
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最新进展10月15日 12:00
DDRG：通过推理图对齐实现 LLM 推理的细粒度纠错报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIDDRG：通过推理图对齐实现 LLM 推理的细粒度纠错
DDRG 框架通过构建基于来源的声明图并对齐采样推理轨迹，将局部冲突交给答案盲验证器，实现选择性纠错。在五个基准上，原生零样本 DDRG 对 Qwen2.5-7B 和 Llama3.1-8B 的宏平均准确率分别比直接回答提升 8.65 和 15.83 个百分点，并超过 CoT、GoT、GoV 及 SC。该方法在不扩大初始候选轨迹库的前提下，将局部验证与选择性纠错相连接。
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