大模型CoT推理：记忆与概率的双重奏？

大型语言模型（LLM）结合思维链（CoT）推理已成为提高模型性能的有效方法。CoT推理的核心在于模拟人类的思考过程：通过逐步的推理步骤来解决复杂问题，而非直接给出答案。

目前，这种技术已广泛应用于各种先进的LLM中，如GPT-4、Claude3和Llama3.1等。思维链推理就像一个逐步解决问题的向导，将复杂任务分解为更小、更易于管理的部分。例如，当语言模型需要进行多步计算时，CoT能够指导其逐步完成计算过程，而非直接给出结果。例如，与其让模型直接将3个"CAT"转换为"FDW"，不如让它逐步进行转换。

总的来说，CoT推理主要体现在以下几个方面：

零样本学习：即使LLM没有事先见过类似的推理步骤，它也可以生成零样本的思维链。这意味着CoT是零样本上下文学习的一种形式。例如，如果要求模型将"STAZ"转换为"STAY"，而之前没有见过类似的例子，LLM仍然可以通过“我需要转换”来推理出"STAY"这个答案。

少样本学习：LLM可以通过学习少量的示例来提升推理能力，这可以帮助模型更好地理解复杂任务。例如，如果rot-13是一种编码方式，LLM可以通过学习少量的rot-13示例来理解如何转换特定的单词。

知识推理：LLM的推理过程依赖于其内部存储的知识，这些知识可以是常识或专业知识。通过整合模型的固有知识，配合逐步推理，CoT推理能够提升LLM的整体性能。

总而言之，LLM中的CoT推理提供了一种模拟人类思维的方式，使得LLM能够更有效地解决复杂问题。LLM能够通过清晰的推理步骤来处理各种任务，从而提高其在各种应用场景中的可靠性。如果LLM擅长使用“通用知识”，则CoT推理可以帮助其达到预期的效果。 但推理过程中的每一步都至关重要，可以提升LLM的整体性能。

总的来说，LLM的CoT推理代表着一种更高级的智能水平，它不仅仅依赖于模式识别，还依赖于逻辑推理。LLM借助CoT推理能够更好地理解复杂任务，从而为各种AI应用提供有价值的见解，无论是用于知识问答，还是用于执行复杂的规划任务，思维链都将是提升LLM性能的关键技术。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2407.01687