探究推理步骤长度对大语言模型的影响 [译]
原文中文，约13100字，阅读约需32分钟。发表于：。在增强大型语言模型（LLMs）推理能力的过程中，“思维链”（Chain of Thought，简称 CoT）扮演着关键角色。但是，CoT 效果与其推理步骤的长度之间的具体联系还不太明确。为了弄清楚这一点，我们开展了一系列实证实验。我们的实验主要围绕在 CoT...
研究发现，在大型语言模型中增加推理步骤可以显著提升推理能力，减少推理步骤会削弱模型表现。即使推理链中有错误的推理理由，保持足够的步骤长度仍然能提升模型性能。增加推理步骤的益处取决于任务的性质，复杂任务从更长的推理序列中受益更多。这些发现为更有效地利用大语言模型解决复杂问题提供了指导。
