LLM常见问题（思维链部分）-灵析社区

1. 什么是思维链提示？

思维链(Chain-of-thought，CoT)，指的是一系列有逻辑关系的思考步骤，形成一个完整的思考过程。人在日常生活中，随时随地都会用思维链来解决问题，比如工作、读书经常用到的思维导图，就是为了尽可能全面拆解步骤，不忽略重要细节，从而充分地考虑问题。这种步骤分解的方式用在提示学习中，就被称为思维链提示，将大语言模型的推理过程，分解成一个个步骤，直观地展现出来，这样开发人员可以在LLM推理出现错误时，就及时地修复。

2. 思维链提示本质是什么？

思维链提示的本质就是把一个多步骤推理问题，分解成很多个中间步骤，分配给更多的计算量，生成更多的 token，再把这些答案拼接在一起进行求解。

3. 思维链提示与标准的提示学习方法有什么不同？

“思路链提示”方法是在少样本学习中，在输入-输出对的输出部分提供一系列中间推理步骤，来增强语言模型的复杂推理能力。具体来说,“思路链提示”是在标准的少样本学习中，在每一个输入-输出对后面添加该输出的生成过程。这里的生成过程就是一系列从输入到输出的中间语言推理步骤。例如,在一个算术词题的解答中，会给出每一步的计算过程,而不仅仅只给出最终答案。在一个需要常识推理的问题中，会给出一系列的语言推论步骤。与只给出最终输出的标准提示学习不同，“思路链提示”提供了从输入到输出的完整推理路径。这模拟了人类逐步思考解决复杂问题的过程。

4. 思维链提示为什么可以提高语言模型的复杂推理能力?它的优势在哪里？

分解复杂问题：将多步推理任务分解成多个简单的子任务，降低问题难度。
提供步骤示范：为每一推理步骤提供了语言表达，示范了如何逐步推理。
引导组织语言：语言表达引导模型学习组织语言进行逻辑推理。
加强逻辑思维：让模型模拟人类逻辑思维的过程，强化逻辑推理能力。
调动背景知识：语言表达可以激活模型的背景常识，帮助推理。
提供解释性：使模型的推理过程可解释，便于 debugging。
适用范围广：原则上适用于任何文本到文本的任务。
单模型多任务：基于同一模型就可以做思路链提示，无需针对每一个任务微调。
少样本学习：只需要给出几个示范示例，不需要大量标注数据。

5. 思维链提示适用场景有哪些？

思维链提示主要适用于需要复杂推理的领域，例如数学、常识和符号推理等。思维链提示可以帮助大语言模型生成一系列推理步骤，从而解决多步骤的问题，提高准确率和可解释性。思维链提示也可以与其他技术结合，例如行动指令、检索、组装等，让大语言模型具备更强的执行能力和知识生成能力。

6. 思维链提示目前还存在哪些不足点？

生成的思路链不一定事实准确，需要进一步改进提高事实性。
思路链提示的成功依赖于较大规模的语言模型，使用成本较高。
思路链的标注成本较高，不易大规模应用。可以考虑自动生成思路链。
思路链的提示示例易受提示工程影响，结果变化大。可以探索更稳健的提示方法。
思路链并不能完全反映模型的计算过程，理解内在机制需要更深入研究。
思路链提示在一些简单任务上的效果提升有限，可以扩展应用范围。

7. 思维链提示对推动语言模型复杂推理能力研究有哪些启发和影响？

为增强语言模型推理能力提供了新的思路。
证明了语言表达的中间推理步骤对语言模型的重要作用。
显示了模型规模增长对产生正确思路链的 importance。
表明了探索语言内在的逻辑结构的巨大价值和潜力。
展示了语言模型的惊人推理潜力,通过简单提示就能实现强大的推理。

8. 思维链提示对实现真正的通用人工智能仍面临哪些挑战？

思路链的质量和正确性仍需提高。
对语言模型内在推理机制理解不够。
推广到更多不同类型的推理任务上。
需要更大规模的模型作为支撑。
需要提高样本效率,降低使用成本。

9. 如何通过增加模型规模来获得语言模型强大的思路链推理能力的？这与模型获得的哪些能力有关？

算术运算能力的提升：参数量越大的语言模型，其基本的算数运算能力越强，可以更准确地完成思路链中的算术推理。
语义理解能力的增强：模型规模越大，可以建立更丰富的词汇语义信息，有助于分析理解问题语义。
逻辑推理能力的增强：参数量提升可以增强模型的逻辑推理建模能力，有助于构建合理的推理链。
知识表示能力的扩展：规模更大的模型可以学习更丰富的知识，提供问题所需的相关背景常识。
长依赖建模能力的提高：参数量的增加可以增强模型学习长距离依赖的能力，有利于推理链的生成。
抽象建模和泛化能力增强：更大模型可以学到更抽象的知识表示，并应用到新问题上。
计算资源和数据集规模的提升：计算资源增加可以支持训练更大模型，大数据集可以提供更丰富的学习素材。

10. 你认为可以在哪些其他方面应用“思路链提示”这一思路来提升语言模型的能力？

复杂问题解决：例如数学题或逻辑推理等需要多步推理的问题。思路链可以帮助语言模型分解问题，逐步解决。
程序合成：可以提示语言模型先输出每一行代码的自然语言说明，然后再输出实际代码，从而合成程序。
翻译：可以提示语言模型先输出源语言到目标语言的逐词翻译，然后整合生成完整的翻译结果。
总结：可以提示语言模型先输出段落的主题句，然后输出段落的要点，最后生成完整的总结。
创作：如创作故事或诗歌,可以提示思路链，让语言模型按照故事情节或诗歌主题逐步创作。
问答：可以提示思路链让语言模型解释其推理过程,而不仅仅给出结果，提高问答的透明度。
对话：在闲聊对话中提示思路链，让语言模型的回复更合乎逻辑，而不仅是无意义的应答。
可解释的预测：在进行预测任务时，让语言模型输出导致预测结果的推理链,提高可解释性。

11. 如果需要你对思维链提示进行改进，你觉得你会改进哪些地方？

提示的泛化能力有限：当前的提示方式过于依赖具体的示例，泛化能力有限，需要更多提示示例才能适应新的任务。未来研究可以探索如何用更少示例或从零示例中泛化。
提示编写需要专业知识：思路链提示当前需要人工编写，需要一定专业知识。可以探索自动生成提示的方法。
结果正确性无法保证：思路链不保证完全正确，可能导致错误结果。可以结合验证器提高正确性。
评估任务范围有限：目前主要在算术推理上评估，可以拓展到更多语言任务上验证效果。
模型规模大：当前只在千亿和百亿参数量级模型上见效，可以研究在小模型上应用的方法。

12. 思维链提示未来研究方向？

提高提示泛化能力，减少人工参与。
在更多语言任务中验证效果，评估推理能力。
在小型模型上也实现类似推理提升的技术。
结合验证器等手段提高生成的事实准确性。
用提示的思路探索不同的模型结构设计。