盤一盤o1模型中起重要作用的CoT（思維鏈）的前世今生

原標題：一文回顧o1模型中CoT推理及其發展
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：10647字

2024中國生成式AI大會及CoT技術概述

2024中國生成式AI大會將于12月5日-6日在上海舉辦，屆時將有多位專家圍繞大模型、具身智能和AI視頻生成進行分享。近年來，LLM（大語言模型）逐漸深入人們的生活，但其不可解釋性和易產生幻覺等問題使得信任度受到影響。OpenAI的o1模型發布后，推理能力有所提升。本文將介紹思維鏈（CoT）技術的發展及其對LLM推理能力的影響。

1. 思維鏈（CoT）概念的起源

思維鏈的概念最早由Google在NIPS 2022年提出，旨在通過逐步推理展示中間步驟來幫助解決復雜問題。CoT并非某種具體技術，而是一種引導模型解決問題的方。

2. CoT在推理中的應用

研究表明，通過提供中間推理步驟的示例，LLM能生成更準確的結果。多個研究探討了如何構建有效的推理示例，盡管小模型往往難以展現這種能力。Jason等人提出的Few-shot CoT方法顯著改善了LLM的復雜問題解決能力，但也需耗費人力在提示詞的設計上。

3. CoT的優勢與局限

中間步驟能降低認知負荷，明確問題結構，提高推理透明度，有助于糾錯與改進。然而，構造有效的提示示例仍然困難，且在簡單問題上可能導致負增益。

4. 不依賴提示示例的CoT實現方法

有研究提出了不通過固定示例而實現CoT的方法，例如“讓我們一步一步思考”的提示可以激發LLM自我生成推理步驟。此外，結合自我生成示例和替代解碼路徑的方法也被探索，以提高推理能力。

5. 未來的研究方向

未來的研究可探索在任何解碼步驟進行分支尋找最佳路徑的方法，同時評估模型的內在推理能力。通過改進解碼過程，有望進一步提升LLM的推理性能。

總結來說，CoT技術為LLM的推理能力提升提供了新的思路，盡管仍面臨挑戰，但其潛力巨大。隨著技術的發展，未來或許能在不依賴傳統提示的情況下，充分發揮LLM的推理能力。

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作者簡介：智猩猩旗下矩陣賬號之一，聚焦大模型開啟的通用人工智能浪潮。