Chain-of-Thought Prompting
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Elicits Reasoning in Large Language Models </context> <raw_text>0 这是一篇题为“链式思维提示在大型语言模型中引发推理”的论文。让我们来讨论一下。

这很有趣。这是一种用于从语言模型中引出多步骤推理的提示方法。其思想是向模型展示一些具有中间推理步骤的任务示例。与仅向模型展示输入-输出对相比,这可以大大提高性能。这与我们通常提示语言模型的方式不同,对吧?对的。在标准提示场景中,您只需提供输入-输出示例。

例如,对于翻译任务,您可以向模型提供一些一种语言的句子及其另一种语言的翻译示例。这里的见解是,对于需要推理的任务,我们可以向模型提供如何思考问题的示例。您可以看到这将如何帮助模型将复杂问题分解成更小、更容易管理的步骤。你能详细说明哪些类型的任务通过链式思维提示得到了改进吗?

他们在几个基准测试中进行了测试,例如数学文字题、常识推理和符号推理任务,并看到了相当大的性能提升。数学文字题尤其受益。模型实际上能够生成类似于逐步解决方案的思维链。考虑到数学通常是语言模型的挑战领域,这是一个很好的结果。

这似乎也可以提高语言模型的可解释性,对吗?是的,绝对的。通过查看思维链,我们可以更好地理解模型是如何得出答案的。

这可以帮助我们调试错误、识别偏差并使模型更透明。那么这种方法适用于所有模型,即使是较小的模型吗?嗯,这篇论文表明,链式思维推理是较大模型的新兴特性。这意味着它只对大型模型(大约 1000 亿参数或更多)效果很好。较小的模型可以生成中间步骤,但它们通常没有多大意义。你认为这是为什么?

我的直觉是,较小的语言模型对世界的理解不够好,无法有效地进行推理。这也是为什么扩大模型规模对于提高性能如此重要,正如作者所指出的那样。这是有道理的。推理是一项复杂的任务,它可能需要大量的知识和对事物运作方式的理解。

那么需要大量世界知识的任务呢?链式思维提示在那里也有帮助吗?是的。他们在常识推理任务(例如需要推断多跳策略来回答问题的策略 QA 基准)上进行了测试,并且确实有所改进。那么对于这些任务,思维链只是对模型已经拥有的知识的重述吗?

还是生成思维链实际上帮助它们进行推理并得出结论?该论文通过提出一种替代配置来探讨这个问题,在这种配置中,只有在给出答案后才给出思维链提示。结果表明,思维链中体现的顺序推理除了激活知识之外还有用。论文还提到了符号推理。模型在那方面表现如何?

论文表明,链式思维提示可以提高符号推理任务的性能,包括促进长度泛化到比少量示例中看到的更长的推理时间输入。这结束了我们对链式思维提示在大型语言模型中引发推理的讨论。谢谢。