《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》
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連結生成思維鏈的提示 (Chain-of-Thought Prompting) 如何提升大型語言模型的推理能力
摘要
我們探討如何透過「思維鏈提示」（Chain-of-Thought Prompting），即提供一系列的中間推理步驟，顯著提升大型語言模型（LLM）在複雜推理任務上的表現。特別是，我們展示了當模型規模足夠大時，這種推理能力能夠自然地透過簡單的提示方法——提供幾個包含思維鏈的示例來引導模型——而湧現出來。
我們在三種大型語言模型上進行實驗，結果顯示，相較於標準提示法，思維鏈提示能夠顯著提升數學運算、常識推理以及符號推理等多項任務的表現。例如，使用 PaLM 540B 並僅提供 8 個思維鏈示例，即可在 GSM8K 數學題庫上達到 SOTA（最先進）水準，甚至超越經過微調並具驗證機制的 GPT-3。
什麼是思維鏈提示？
「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）是指在回答問題的過程中，透過一系列的中間推理步驟來幫助模型得出最終答案。例如，在解數學題時，CoT 會讓模型先逐步拆解問題，再進行計算，而不是直接給出答案。
🔹 範例比較
• 標準提示（Standard Prompting）
• Q: 羅傑有 5 顆網球，他又買了 2 罐網球，每罐 3 顆。他現在有多少顆網球？
• A: 11（直接給出答案）
• 思維鏈提示（Chain-of-Thought Prompting）
• Q: 羅傑有 5 顆網球，他又買了 2 罐網球，每罐 3 顆。他現在有多少顆網球？
• A: 羅傑最初有 5 顆網球。每罐 3 顆球，2 罐共有 6 顆。5 + 6 = 11。所以答案是 11。
為何這樣做有用？
當我們解數學題時，大多數人會自然地分解問題並逐步計算，而不是直接跳到答案。透過 CoT，語言模型能夠模仿這種逐步思考的過程，從而提高準確度。
實驗結果：思維鏈提示顯著提升推理能力
我們在不同語言模型（GPT-3、LaMDA、PaLM 540B）上測試了思維鏈提示，結果發現：
✅ 數學運算（Arithmetic Reasoning）
• 在 GSM8K（數學題庫）上，思維鏈提示讓模型的準確率超越以往所有方法，包括微調後的 GPT-3。
✅ 常識推理（Commonsense Reasoning）
• 在 StrategyQA 和 CommonsenseQA 測試集中，使用 CoT 提示後，PaLM 540B 的表現超越了人類平均水平。
✅ 符號推理（Symbolic Reasoning）
• 在「最後一個字母連結」與「硬幣翻轉」測試中，思維鏈提示讓模型能夠類推並推廣至更長的序列，比標準提示法更具泛化能力。
💡 關鍵發現
1️⃣ 思維鏈推理是隨著模型規模增大而湧現的能力。當模型超過 100B 參數時，CoT 提示的效果顯著提升。
2️⃣ 比單純提供數學方程更有效。直接給模型數學公式的提示效果不如 CoT，說明自然語言的推理步驟對模型有幫助。
3️⃣ 適用於多種推理任務，不僅限於數學，還能增強常識推理與符號推理。
未來發展與挑戰
🚀 雖然 CoT 提示展現了驚人的潛力，但仍然有一些限制：
• 目前，這種推理能力僅在超大規模語言模型上才能發揮作用，較小的模型無法受益。
• 生成的推理步驟未必總是正確的，有時可能會出現「胡說八道」的情況。
• 需要探索如何讓較小的模型也能學習這種推理方法，以降低計算成本並提高應用範圍。
🔗 參考文獻
📄 原始論文: arXiv:2201.11903
📊 GSM8K 數學測試基準: arXiv:2110.14168
📑 相關推理研究: arXiv:2203.11171
結論
透過「思維鏈提示」，我們可以讓大型語言模型在數學、常識、符號推理等領域表現得更聰明。這項技術為 AI 推理能力的提升開闢了一條新道路，未來可能會應用於更廣泛的場景，如法律推理、醫療診斷、金融分析等。
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