思路链提示是一种用于增强大型语言模型 (LLM) 推理能力的先进技术。随着 LLM 规模的扩大，它们在情绪分析和机器翻译等任务中表现良好，但在处理算术和常识推理等复杂的多步骤问题时却举步维艰。
思路链提示通过以模型可以更有效地管理的方式构建问题解决过程来解决此问题。
思维链提示是什么？
思维链提示旨在通过强制 法学硕士 生成一系列中间步骤，以得出所需答案。这种方法与传统的提示技术（例如零样本和少样本提示）形成对比。在零样本提示中，模型会获得没有示例的任务描述，而少样本提示则包含一些示例来指导模型。然而，这两种方法在复杂的推理场景中都存在不足。思路链提示将问题分解为更小、更易于管理的步骤，使模型可以单独关注每个步骤。
例如，思维链提示不会直接要求模型解决复杂的算术问题，而是将问题分解为更小的步骤，例如确定所涉及的数字、执行单个运算，然后合并结果。这种方法通过提供清晰、结构化的方法，提高了模型处理多步骤问题的能力。
思路链提示类型有哪些不同？
为了有效地实施思路链提示，必须了解其不同的应用方式：
- 零样本 CoT
- 少量样本 CoT
零样本 CoT 包括在提示中添加“让我们一步一步思考”之类的触发短语，鼓励模型生成一系列推理步骤。例如，如果任务是确定物品的总成本，模型将首先确定每件物品的成本，然后将其相加。
少量样本 CoT另一方面，为模型提供了类似问题如何解决的示例，以及包含推理步骤的问答格式。这种方法对于更复杂的问题特别有用，因为示例可以指导模型生成正确的步骤顺序。例如，在解决数学问题时，小样本 CoT 可能会提供将类似问题分解为较小步骤的示例，从而帮助模型学习适当的推理过程。
如何设计有效的思路链提示
思路链提示的有效性取决于所用提示的质量。精心设计的提示应该清晰、简洁，并针对手头的具体任务量身定制。避免使用行话并使用模型可以轻松理解的语言至关重要。此外，将提示与任务相匹配可确保模型能够生成正确的答案。对于复杂的任务，提供详细且相关的提示以指导模型完成推理过程的每个步骤非常重要。
自洽性是一种可以进一步提高 CoT 提示性能的技术。这涉及为同一问题生成多个不同的思路链，并从这些思路链中选择最一致的答案。这种方法已被证明可以显著提高算术和常识推理基准测试的性能。例如，在 GSM8K 基准，自我一致性将性能从 17.9% 的准确率提高到了 74%。
不要忘记先进的 CoT 技术
除了思路链提示的基本实现之外，还可以采用多种先进技术来进一步提高 LLM 的性能。例如，多模态思路链提示将文本和图像纳入推理过程，增强了模型理解和生成准确答案的能力。事实证明，这种方法比传统方法（例如仅使用图像标题）表现更好，因为它为模型提供了更丰富的推理背景。
从少到多提示法是另一种高级技术，它涉及将复杂问题分解为更简单的子问题并按顺序解决它们。这种方法对于需要符号操作、组合概括和数学推理的任务特别有效。通过从最简单的子问题开始并逐渐增加复杂性，从少到多提示法允许模型在先前的答案的基础上构建并以更高的准确率解决更困难的问题。
在各个领域应用思路链提示
思路链提示可应用于各种领域，包括算术推理、常识推理、符号推理、自然语言推理和问答。在算术推理中，CoT 提示已被证明可以在 GSM8K 等基准测试中实现最佳性能。对于常识推理，CoT 提示可提高模型根据常识推理物理和人类互动的能力。
在符号推理任务（例如最后一个字母连接和硬币翻转问题）中，CoT 提示使模型能够处理比少样本样本更长的推理时间输入。对于问答，CoT 提示可帮助模型理解复杂问题，方法是将问题分解为逻辑步骤，从而提高其生成准确答案的能力。
特色图片来源： 自由图片
