大语言模型如何构建强大的复杂推理能力｜分析

本文介绍了提高大型语言模型推理能力的方法，包括预训练、持续训练、指令微调和强化学习。

复杂推理能力是语言模型成为下一代计算平台的基础。

文章分为多个部分，讨论了构建具有强大推理能力的模型的方法和评估模型推理能力的技巧。

推理能力的提升与代码能力密切相关，存在显著的耦合关系。

提示工程技术是释放模型推理潜力的重要手段，包括基础思维链提示和进阶技巧。

Chain-of-thought Hub是一个旨在统一评估语言模型推理能力的平台。

评估方法包括数据格式、能力类型和模型类型的考虑，推荐使用in-context chain-of-thought进行评估。

GPT-4在多个推理任务中表现优异，显示出其强大的推理能力。

希望这篇文章能成为构建具有强大推理能力的开源模型的路线图。