Google Deepmind ve Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden araştırmacılar, büyük dil modellerinin (LLM’ler) muhakeme yeteneklerini geliştirmek için yeni bir kendi kendine keşfetme yönlendirme çerçevesi önerdiler. Bu yaklaşım mevcut yönlendirme tekniklerinin ötesine geçiyor ve OpenAI’nin GPT-4 ve Google’ın PaLM 2 gibi modellerinin performansını artırdığı tespit edildi. Çerçeve, LLM’lerin problemleri çözmek için göreve özgü muhakeme yapılarını kendi kendine keşfetmesini içeriyor. Birden fazla atomik muhakeme modülüne bakar ve bunları LLM’lerin kod çözme sırasında takip etmeleri için açık bir muhakeme yapısına dönüştürür. Bu yaklaşım, önemli ölçüde daha az çıkarım işlemiyle çalışarak işletmeler için faydalı hale geliyor. Araştırmacılar yaklaşımı çeşitli modellerle test etti ve diğer tekniklere kıyasla %32’ye varan kazanımlarla kayda değer performans iyileştirmeleri buldu. Kendi kendine keşfetme yaklaşımı, farklı muhakeme görevlerinde yüksek doğruluk elde etti ve LLM’lerde problem çözmenin sınırlarını zorlama ve genel zekayı geliştirme potansiyeli gösterdi.
