LLM逻辑推演策略选择：推理时计算 vs 训练时计算
💡
原文中文，约8300字，阅读约需20分钟。
📝
内容提要
AGI的标志是具备人类级的逻辑推理能力。Bagel团队研究了算术、常识和符号推理，发现推理时的计算效果优于训练时的计算，这推动了大型语言模型向更深层次的推理发展。
🎯
关键要点
- AGI的标志是具备人类级别的逻辑推理能力。
- Bagel团队研究了算术、常识和符号推理，发现推理时的计算效果优于训练时的计算。
- 算术逻辑推理促使机器学习以明确的方式测试问题解决能力。
- 常识逻辑推理要求模型理解日常生活中的隐性规则。
- 符号逻辑推理要求模型遵循严格的规则，操控抽象概念。
- 参数高效微调（PEFT）通过多种方法减少资源需求，提升模型能力。
- WizardMath通过监督微调和强化学习提升数学问题解决能力。
- 发散思维链（DCoT）允许模型同时考虑多个解决方案，增强推理能力。
- 持续预训练和课程学习提高模型在特定领域的表现。
- 思维链（CoT）和程序化思维（PoT）是推理时的有效方法。
- 自一致性方法通过多条路径验证答案，提高准确性。
- 自背书方法通过跨回应验证事实，提高系统的可靠性。
- 由少到多提示法（LM）将任务分解为小部分，逐步解决。
- AI逻辑推理能力的测试需要多样化的数据集，以涵盖不同复杂性。
- Bagel团队的研究旨在通过开源合作推动AI逻辑推理的发展。
➡️
