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好好教育你的AI：更多证据表明，对于人类具有高教育价值的数据是训练大模型的最佳数据。这里有关于从不同数据集训练AI的有趣讨论：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogpost-fineweb-v1
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符号链式思维（SymbCoT）：一种完全基于LLM的框架，将符号表达和逻辑规则与链式思维提示相结合新加坡国立大学、加利福尼亚大学和奥克兰大学的研究人员介绍了符号链式思维（SymbCoT）框架，该框架结合了符号表达和链式思维提示，以增强LLMs的逻辑推理能力。SymbCoT通过引入符号表示和规则，克服了现有方法的挑战，实现了显著的推理增强。SymbCoT的创新设计为复杂推理任务提供了更灵活和高效的解决方案，性能指标超过了现有的基线方法，如链式思维（CoT）和逻辑语言模型（Logic-LM）。SymbCoT使用符号结构和规则来指导推理过程，提高了模型处理复杂逻辑任务的能力。该框架采用“计划-然后解决”的方法，将问题分解为更小的组件，以实现高效推理。它详细说明了实现所需的计算资源，展示了所提方法的可扩展性和实用性。快速阅读：https://www.marktechpost.com/2024/06/02/symbolic-chain-of-thought-symbcot-a-fully-llm-based-framework-that-integrates-symbolic-expressions-and-logic-rules-with-cot-prompting/论文：https://arxiv.org/abs/2405.18357
