BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-11T00:00:00Z 当更多变为更少：理解大语言模型中的思维链长度 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨了思维链（CoT）长度对大语言模型推理准确性的影响，发现推理步骤增加初期性能提升，但在达到一定长度后性能下降，原因在于长推理过程易受噪声干扰。提出了最优CoT长度理论，以优化多步骤推理。 🏷️ 标签 噪声干扰 大语言模型 思维链 性能提升 推理准确性 最优长度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
