AIGC 013-CoT用思维链挖掘自回归语言模型的潜在能力

0 论文工作

纯自回归式语言模型，本来并不具备优秀推理能力，特别是在数学问题的推理。但是现在的生成模型是能实现一些数学的推理的。研究者认为当模型足够大他实际上能学习到很多潜在能力，如何让能力得以涌现也是一个重要问题。
思维链就是这方面的工作，研究如何去挖掘他的潜能。CoT（Chain of thought），思维链，通俗说就是激发LLM像人类一样有一个“思考”前摇动作来回答一些复杂性问题，这样能帮助模型有引导性提升推理能力。
这篇论文探索了生成思维链——一系列中间推理步骤——如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。特别是，展示了这种推理能力如何通过一种简单的方法，称为思维链提示，在足够大的语言模型中自然地涌现，其中一些思维链演示作为提示中的示例提供。对三个大型语言模型的实验表明，思维链提示提高了模型在算术、常识和符号推理任务上的性能。实证增益可能非常显著。
在我的记忆中这个论文是我了解到的最早期的思维链论文，后面的对话模型等训练中都会使用思维链的思想。
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1 论文方法

这篇论文的核心工作是提出了一种名为“链式思考提示”（Chain-of-Thought Prompting）的方法，旨在提升大型语言模型在复杂推理任务中的表现。具体来说，该方法通过在提示中加入一系列中间推理步骤的示例，引导模型逐步进行推理，最终得出答案。
提出链式思考提示方法： 该方法的核心思想是，在给语言模型提供少量的示例时，不仅展示输入和输出，还加入中间的推理步骤（即思维链），让模型学习如何分解问题并逐步推理。
实验验证： 作者在三个大型语言模型（包括PaLM）上，对算术、常识和符号推理等多种任务进行了实验，结果表明，链式思考提示方法在这些任务上都能显著提升模型的性能，尤其是那些需要多步骤推理的复杂任务。
深入分析： 论文还通过人工分析模型生成的推理链，研究了该方法起作用的原因，以及模型在推理过程中出现的错误类型，并发现随着模型规模的增大，链式思考提示的效果会更显著。
鲁棒性分析： 论文还探讨了链式思考提示方法在不同标注者、不同示例、不同示例顺序和不同语言模型上的鲁棒性，结果表明，该方法在多种情况下都表现出较好的效果。

2 实验结果

有效的引导，帮助模型思考。