专注于您的问题!解释和缓解常识推理中的有毒 CoT 问题
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。大型语言模型通过链式思维等增强方法展现出高级的常识推理能力,但我们发现这些类似链式思维的方法会导致很多原本正确的答案变为错误,这就是我们所定义的有害链式思维问题。为了解释和减轻这个问题,我们首先利用归因追踪和因果追踪方法来探究 LLM 在链式思维推理过程中的内部工作机制。通过比较,我们证明模型在生成合理解释或答案时存在问题,即问题信息在浅层注意力层上丢失。根据探究结果,我们设计了一种称为...
大型语言模型通过链式思维等增强方法展现高级常识推理能力,但可能导致正确答案变为错误。研究者设计了新方法RIDERS,通过补偿模型信息不足,显著减少有害链式思维问题,提升常识推理性能。