推理步长对大型语言模型的影响
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过一系列实验,研究发现链式思维(CoT)在大型语言模型(LLMs)的推理能力提升中起到重要作用,推理步骤的长度与 CoT 的有效性之间的相关性还不完全清楚,本研究对此进行了探索,并得出了以下主要发现:1. 增加问题中推理步骤的长度能显著提高 LLMs 在多个数据集上的推理能力;2. 即使使用的推理方法有误,只要保持了必要的推理步骤长度,仍能取得良好的结果;3....
实验发现链式思维(CoT)对大型语言模型(LLMs)的推理能力有重要作用,增加推理步骤长度能提高LLMs在多个数据集上的推理能力,即使推理方法有误,只要保持必要的推理步骤长度,仍能取得良好结果。推理步骤的增加对任务优势取决于任务复杂性,这些发现为更好地利用LLMs的潜力提供了实际指导。