WikiEdge:ArXiv-2402.12875/methods

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這篇研究論文的工作方法主要圍繞如何通過生成中間步驟序列，即「思維鏈（Chain of Thought, CoT）」，來提升大型語言模型（Large Language Models，LLMs）在算術和符號推理任務上的準確性。以下是這部分的主要內容：

1. 思維鏈（Chain of Thought, CoT）：
   • 引入了CoT的概念，即在最終答案之前生成一系列中間步驟。這種方法可以通過訓練或通過少量樣本CoT提示（例如「讓我們一步一步思考」）來實現。
2. 理論理解：
   • 論文通過表達能力的理論視角來探討CoT對解碼器-僅Transformers的影響，提出了CoT能夠使模型執行Transformers原本缺乏的、固有序列計算的能力。
3. 表達能力（Expressiveness）：
   • 論文展示了在固定深度和有限精度下，不使用CoT的Transformers只能解決TC0問題類別中的一個子集。而使用CoT的Transformers能夠解決任何由布爾電路解決的問題，這假設了複雜性理論中眾所周知的猜想。
4. 實證評估：
   • 通過實證研究，論文評估了Transformers在解決固有序列問題上的能力，包括置換群的組合、迭代平方和電路值問題。實驗結果表明，啟用CoT顯著提高了任務的準確性，尤其是對於低深度的Transformers。