盤一盤o1模型中起重要作用的CoT（思維鏈）的前世今生

原標(biāo)題：一文回顧o1模型中CoT推理及其發(fā)展
文章來源：智猩猩GenAI
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2024中國(guó)生成式AI大會(huì)及CoT技術(shù)概述

2024中國(guó)生成式AI大會(huì)將于12月5日-6日在上海舉辦，屆時(shí)將有多位專家圍繞大模型、具身智能和AI視頻生成進(jìn)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(chǎn)生幻覺等問題使得信任度受到影響。OpenAI的o1模型發(fā)布后，推理能力有所提升。本文將介紹思維鏈（CoT）技術(shù)的發(fā)展及其對(duì)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(fù)雜問題。CoT并非某種具體技術(shù)，而是一種引導(dǎo)模型解決問題的方。

2. CoT在推理中的應(yīng)用

研究表明，通過提供中間推理步驟的示例，LLM能生成更準(zhǔn)確的結(jié)果。多個(gè)研究探討了如何構(gòu)建有效的推理示例，盡管小模型往往難以展現(xiàn)這種能力。Jason等人提出的Few-shot CoT方法顯著改善了LLM的復(fù)雜問題解決能力，但也需耗費(fèi)人力在提示詞的設(shè)計(jì)上。

3. CoT的優(yōu)勢(shì)與局限

中間步驟能降低認(rèn)知負(fù)荷，明確問題結(jié)構(gòu)，提高推理透明度，有助于糾錯(cuò)與改進(jìn)。然而，構(gòu)造有效的提示示例仍然困難，且在簡(jiǎn)單問題上可能導(dǎo)致負(fù)增益。

4. 不依賴提示示例的CoT實(shí)現(xiàn)方法

有研究提出了不通過固定示例而實(shí)現(xiàn)CoT的方法，例如“讓我們一步一步思考”的提示可以激發(fā)LLM自我生成推理步驟。此外，結(jié)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(jìn)行分支尋找最佳路徑的方法，同時(shí)評(píng)估模型的內(nèi)在推理能力。通過改進(jìn)解碼過程，有望進(jìn)一步提升LLM的推理性能。

總結(jié)來說，CoT技術(shù)為L(zhǎng)LM的推理能力提升提供了新的思路，盡管仍面臨挑戰(zhàn)，但其潛力巨大。隨著技術(shù)的發(fā)展，未來或許能在不依賴傳統(tǒng)提示的情況下，充分發(fā)揮LLM的推理能力。

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作者簡(jiǎn)介：智猩猩旗下矩陣賬號(hào)之一，聚焦大模型開啟的通用人工智能浪潮。