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摘要：本发明提供了一种基于思维链修正与自适应筛选的双模型反思学习方法，用于提升学生模型在推理问题时的准确性与可靠性。首先，通过教师模型对问题进行推理，筛选出正确的答案并构建训练集，训练得到学生模型A。其次，将学生模型A的回答输入教师模型进行错误分析与修正，得到学生模型B。在预测阶段，采用不确定性评估方法对学生模型A的回答进行检验，若不确定性高则输入学生模型B进行修正。该方法使学生模型具备了自我反思与纠错能力，从而提升了推理问题的解答准确性与可信度。通过本发明，可以有效提升模型在推理问题场景中的表现，无需依赖大规模计算或复杂模型。
主权项：1.一种基于思维链修正与自适应筛选的双模型反思学习方法，其特征是包括以下步骤：步骤一，训练得到学生模型A，即生成模型的步骤，该步骤将问题输入到教师模型T得到推理路径和答案，让教师模型生成一系列的推理步骤，筛选掉回答错误的问题，将回答正确的问题构造成训练集，训练学生模型S得到学生模型A；步骤二，训练得到学生模型B，即修正模型的步骤，将问题输入到未经微调的学生模型S得到推理路径和答案，将回答错误的问题和对应的路径和答案输入到教师模型T对错误问题的分析并纠正，得到纠正正确的问题，将纠正正确的问题及其对应的路径和答案构造成训练集，训练学生模型S得到学生模型B；步骤三，预测阶段。通过已经训练得到了学生模型A和学生模型B，通过给定的测试集对学生模型A回答进行不确定性评估。
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百度查询： 天津汲智科技有限公司 一种基于思维链修正与自适应筛选的双模型反思学习方法
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