WikiEdge:ArXiv-2402.12875/conclusion
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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- 思維鏈（Chain of Thought, CoT）增強了大型語言模型（LLMs）的推理能力：研究表明，通過生成中間步驟序列，即思維鏈，顯著提高了大型語言模型在算術和符號推理任務上的準確性。
- 思維鏈的理論基礎：論文從表達能力的角度出發，提供了鏈式思考對於僅有解碼器的Transformer（decoder-only transformers）的理論理解。鏈式思考賦予了模型執行固有序列計算的能力，這在 Transformer 中原本是缺乏的，尤其是在深度較低的情況下。
- 表達能力的提升：論文證明了，通過T步鏈式思考，具有常數深度的變換器可以使用常數比特精度和O(log n)的嵌入尺寸解決任何可由布爾電路解決的問題，其中n是輸入長度，T是鏈式思考的步數。
- 實驗驗證：實驗結果表明，對於並行計算難以處理的任務，如置換群的組合、迭代平方和電路值問題，啟用鏈式思考可以顯著提高準確率，尤其是對於低深度Transformer。
- 複雜性理論的應用：論文通過電路複雜性理論來討論變換器的能力，定義了新的複雜性類別CoT，並證明了具有鏈式思考的變換器能夠解決P/poly類問題，這是P類問題的一個超集。
- 有限精度模型的考慮：論文考慮了實際中Transformer使用有限精度（如16位或32位浮點數）進行訓練和推理的情況，並基於IEEE 754標準定義了浮點數和捨入操作。
- 對深度和精度的討論：論文探討了Transformer的深度和精度對其表達能力的影響，並指出增加鏈式思考的步數可以顯著提高Transformer的表達能力，尤其是在處理固有序列問題時。
這些結論展示了思維鏈在提高大型語言模型解決複雜推理任務方面的潛力，尤其是在處理需要序列計算的問題時。