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@@ -39,7 +39,7 @@ PS: state tuning ≈ prompt tuning, prefex tuning
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  另外，模型的最终回答似乎并不一定会遵守之前的思考过程，可能会在最终回复时回复完全不同的内容，这点在使用prompt让Gemini-1.5-pro，GPT4o，gemma2-27B，Claude3.5Sonnet等闭源或者开源大模型进行思考时也会出现，个人认为这是因为模型只思考一次，在回答时发现之前的思考只考虑了回答提问的因素，与自身道德，回复逻辑不够相符，所以完全不依赖思考过程，重新回答了一遍，在此情况下，以上思考完全作废。
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- 但是，因为我对CoT进行了调整，主要目的从**分步执行**转变为了**思维发散**，所以我认为可以通过多次发散思维并进行多步CoT得到多个思考过程，让模型进行路由选择可以极大幅度降低此问题的触发概率。
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  ### 运行方式
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  本地运行：[RWKV-Runner](https://github.com/josStorer/RWKV-Runner)
 
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  ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6417b108b03817ada6444bb8/zm0LYa5qWMEpUol-hleMs.png)
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  另外，模型的最终回答似乎并不一定会遵守之前的思考过程，可能会在最终回复时回复完全不同的内容，这点在使用prompt让Gemini-1.5-pro，GPT4o，gemma2-27B，Claude3.5Sonnet等闭源或者开源大模型进行思考时也会出现，个人认为这是因为模型只思考一次，在回答时发现之前的思考只考虑了回答提问的因素，与自身道德，回复逻辑不够相符，所以完全不依赖思考过程，重新回答了一遍，在此情况下，以上思考完全作废。
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+ 但是，因为我对CoT进行了调整，主要目的从**分步执行**转变为了**思维发散**，所以我认为可以通过多次发散思维并进行多步CoT得到多个思考过程，让模型进行路由选择可以极大幅度降低此问题的触发概率，而缺点则是会极大程度降低输出速度。
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44
  ### 运行方式
45
  本地运行：[RWKV-Runner](https://github.com/josStorer/RWKV-Runner)