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使用分岔的思维链在语言模型中进行微调，提升推理能力和自我纠正
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了大型语言模型在数学推理中的指令调优进展，提出了双向指令调优策略和Fine-tune-CoT方法，通过微调提升小模型的推理能力。研究表明，结合思维链提示和多模态信息可以显著提高模型的准确性，尤其在跨领域任务中表现优异。
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关键要点
- 提出了一种双向指令调优策略，通过前向和后向推理任务改善语言模型的数学推理能力。
- Fine-tune-CoT 方法利用大型语言模型生成推理样本，通过微调提升小模型的推理能力。
- 结合思维链提示和多模态信息显著提高模型的准确性，尤其在跨领域任务中表现优异。
- 构建了大规模的多语言数学推理数据集 mCoT，并引入多语言 CoT 指令调节以提高推理能力和一致性。
- 提出了级联分解 Chain-of-Thoughts 教师 - 学生学习（CasCoD）方法，提高推理泛化能力。
- 多模态 - CoT 框架结合语言与视觉信息，显著提高答案推断的准确度。
- 探索了上下文学习、微调和激活编辑三种方法来提高 LLM 的 CoT 推理准确性，结果显示改进有限。
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延伸问答
什么是双向指令调优策略？
双向指令调优策略通过前向和后向推理任务来改善语言模型对数学推理的理解与执行能力。
Fine-tune-CoT 方法如何提升小模型的推理能力？
Fine-tune-CoT 方法利用大型语言模型生成推理样本，并通过微调来教授较小的模型，从而提升其推理能力。
mCoT数据集的特点是什么？
mCoT是一个大规模的多语言数学推理数据集，旨在提高模型的推理能力和一致性。
CasCoD方法如何提高推理泛化能力？
CasCoD方法通过将传统的单步学习过程分解为两个级联学习步骤，确保学生模型专注于学习推理原理，从而提高推理泛化能力。
多模态-CoT框架的优势是什么？
多模态-CoT框架结合语言与视觉信息，显著提高答案推断的准确度，超过了先前的模型表现。
当前方法在提高LLM的推理准确性方面存在哪些局限性？
当前方法如上下文学习、微调和激活编辑在提高LLM的推理准确性方面的效果有限，仅在特定情境中略有提升。
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