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在大规模语言模型(LLMs)中,这一效应最初体现在自回归式(Auto-Regressive) 的 Next-Token Prediction(NTP)任务中,微小的 token 级错误会不断累积,最终导致模型生成的答案偏离预期的正确答案 [15]。然而,在更复杂的推理任务中,这种错误不再仅限于 token 级,而是扩展到句子级,使得推理偏差更加难以衡量和控制。


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