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Reasoning and Acting:(ReAct)
ReAct范式是一种在大型语言模型（LLM）中通过将推理（Reasoning）和动作（Acting）相结合的方法，旨在解决LLM在生成语言过程中可能出现的胡言乱语问题，同时提升模型输出结果的可解释性和可信度。这一方法的核心思想是模仿人类处理多步骤任务时的行为模式，即在执行每个动作之前，都会进行一定的推理过程。
以做菜为例，从切菜到开煤气的过程中，人们会有一个内心的推理过程：“现在我切好了菜，接下来需要煮菜，因此我需要打开煤气。”类似的，如果在做菜过程中发现没有盐，人们会进行另一种推理：“没有盐了，今天我可以用胡椒粉来调味”，然后去拿胡椒粉。ReAct范式提出让LLM在执行动作之前，先“说出”其内心的独白或推理过程，然后再根据这些独白执行相应的动作，以此提高答案的准确性。
这种范式在解决具体问题时表现出较强的能力和高度的可解释性。例如，当问到除了Apple遥控器外还有什么设备可以控制特定软件时，通过ReAct范式，LLM首先进行推理，然后执行搜索等动作，最终根据收集到的信息给出答案。这不仅提升了解决问题的效率，也使得过程更加透明可追溯。
总的来说，ReAct范式通过将推理和动作结合，为大型语言模型处理复杂任务提供了一种新的思路和方法。这种方法不仅能够有效减少语言模型输出的错误和胡言乱语，还能显著提升模型输出的可理解性和可信赖度，为未来语言模型的发展开辟了新的方向。
