WikiEdge:ArXiv-2402.12875/background

編輯

這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 大型語言模型（Large Language Models，LLMs）的複雜推理能力：
   • LLMs在複雜推理任務中表現出色，例如解決數學問題和代碼生成，其性能遠超標準的監督學習技術。
   • 通過生成中間步驟或思維鏈（Chain of Thought，CoT），LLMs能夠解鎖更高級的推理能力，這可以通過訓練或通過少量樣本提示來實現。
2. 思維鏈（CoT）對模型性能的影響：
   • CoT的有效性不僅限於訓練或示例調整，甚至在零樣本提示和使用不正確推理步驟的示例中也表現出色，表明CoT提示的形式與內容同等重要。
3. CoT的理論理解：
   • 儘管CoT在實踐中有效，但其背後的機制尚不清楚。本研究旨在通過表達能力的理論視角來研究CoT如何增強LLMs的推理能力。
4. 並行計算與串行計算的對比：
   • 標準的解碼器僅Transformers（直接輸出答案）被認為是高效的並行計算機，而CoT允許模型進行串行計算，這在沒有CoT的情況下是缺乏的，尤其是在深度較低時。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了CoT在提高LLMs解決固有串行問題的能力方面的重要性，並探討了其背後的理論基礎。