Dep-Search：永続メモリを用いた依存関係を考慮した推論トレースの学習

要約

大規模言語モデル（LLM）の複雑な推論タスクにおいて、依存関係を考慮した新しい検索フレームワーク「Dep-Search」が提案されました。これは、質問の分解、情報の検索、永続メモリへのアクセス、文脈の要約を明示的に制御するものです。7つの質問応答データセットでの実験により、従来の手法と比較して大幅な性能向上が確認されました。

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