解構(gòu)思維之鏈、樹與圖：我們?cè)撊绾蝺?yōu)化大語(yǔ)言模型的推理能力？

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原標(biāo)題：解構(gòu)思維之鏈、樹與圖：我們?cè)撊绾蝺?yōu)化大語(yǔ)言模型的推理能力？
關(guān)鍵字：拓?fù)?/a>,模型,思維,結(jié)構(gòu),節(jié)點(diǎn)
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：12346字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 |小戲在浩浩蕩蕩的生物進(jìn)化史中，人類的祖先“幸運(yùn)”的抽中了一張名為“智能”的彩票。智能的出現(xiàn)讓人類擁有了思考的權(quán)力，而思維的思考所做的工作，無(wú)非又是推理二字。
大模型的出現(xiàn)，讓人們對(duì)智能的人造建構(gòu)從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的“感知”層面走向“認(rèn)知”，在認(rèn)知功能中，大模型展示的最為重要的能力，可能就是推理。在幾個(gè)月前，上交的張倬勝老師曾為我們帶來(lái)了一篇“從思維鏈（CoT）技術(shù)到 AI Agent 的綜述”
從宏觀層面而言，大模型推理能力的實(shí)現(xiàn)，是在解決問(wèn)題的過(guò)程中通過(guò)構(gòu)建一系列的推理節(jié)點(diǎn)（點(diǎn)）以及這些節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系（邊）來(lái)形成一個(gè)有助于推理的結(jié)構(gòu)化圖譜（這里就讓我們叫它推理拓?fù)洌琓opologies of Reasoning），這個(gè)推理拓?fù)浼纯梢允擎湢睿–oT）、樹狀（ToT）結(jié)構(gòu)，又可以是更復(fù)雜的圖狀（GoT）結(jié)構(gòu)。
伴隨著大模型的快速發(fā)展，通過(guò)使用 Prompt 工程疊加這類推理結(jié)構(gòu)圖譜的設(shè)計(jì)范式在提升模型推理能力、解決復(fù)雜任務(wù)方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。為了加深對(duì)這一非常有趣又有前景的領(lǐng)域工作的理解，來(lái)自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的學(xué)者們?yōu)槲覀兩钊爰?xì)致的討論了

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作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI一線開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺(jué)與報(bào)道深度。