noisyCoconut

本文介绍了 NoisyCoconut，这是一种在推理阶段通过向潜在轨迹注入噪声以生成多样化推理路径从而提高大语言模型可靠性的方法。该方法使模型能够在不确定时选择拒答，从而在无需重新训练的情况下显著降低数学推理任务的错误率。