Авторы предлагают Deep Interaction, эффективный метод взаимодействия человека и ИИ, предназначенный для исправления ошибок рассуждения в больших языковых моделях без необходимости полной регенерации ответа. Этот механизм позволяет пользователям напрямую редактировать исходный ответ Chain-of-Thought, сохраняя правильные шаги и исправляя ошибки.
- Подход преобразует отредактированный CoT в дистиллированный промпт для направления модели по исправленному пути.
- Он обеспечивает более чем 25% улучшение показателя успешности исправления на задачах STEM по сравнению с базовыми методами.
- Использование токенов сокращается примерно на 40% по отношению к базовым подходам.
Этот метод решает проблему неэффективности текущих паттернов взаимодействия, где пользователи должны трудоемким образом отмечать ошибочные шаги или мириться с повторяющимися ошибками.