摘要
本发明涉及人工智能和自然语言处理技术领域，公开了一种基于多层推理链验证的大语言模型推理增强方法，包括：构建基于预训练大型语言模型的多层推理架构，并建立推理状态空间和推理步骤转移函数；接收输入问题，根据所述多层推理架构生成并行推理链，并确定所述并行推理链的推理步骤序列和置信度得分；根据所述并行推理链进行一致性得分计算、逻辑一致性检查，并根据所述一致性得分和置信度得分确定最终答案；根据输入问题计算复杂度以进行自适应推理深度调整，根据推理深度确定推理过程并输出完整推理结果。本发明通过构建多层并行推理架构，结合推理链交叉验证机制和自适应推理深度调整策略，实现了对复杂推理任务的精准处理。
