Enhanced and Efficient Reasoning in Large Learning Models

Este artigo propõe um método eficiente e baseado em princípios para aprimorar o raciocínio em Grandes Modelos de Linguagem, abordando a falta atual de confiança no conteúdo gerado. O método inclui uma fase de pré-processamento com um Integracode Relacional Unário, seguida por um processo de aprendizado de máquina otimizado.