NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化与提升思维链的推理能力边界？

主要观点总结

本文介绍了关于大型语言模型（LLMs）的推理边界框架（Reasoning Boundary Framework, RBF）的研究。该研究通过定义推理边界并应用优化策略，系统量化并优化了LLMs在思维链（Chain-of-Thought, CoT）任务中的推理能力边界。文章涵盖了模型推理的困境、概念定义、实验设置、验证性实验、基于推理边界的CoT优化、拓展性探索等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

近年来，大型语言模型（LLMs）在处理各种复杂任务中取得了长足进展，但面临推理能力瓶颈。思维链（CoT）是一种让模型分步推理复杂问题的方法，但模型在复杂推理任务中往往因为信息量大、推理路径复杂而犯错。

关键观点2: 推理边界框架（RBF）介绍

为了解决这个问题，研究提出了推理边界框架（RBF），通过定义推理边界来量化并优化LLMs的推理能力。该框架包括推理边界的概念定义、推理边界间的组合律以及推理边界的划分。

关键观点3: 实验设置和验证性实验

研究采用了GPT-3.5-Turbo作为主要模型，并通过实验验证了推理边界在三类任务中的普遍性。同时，通过实证研究分析了不同推理边界在模型中的性质。

关键观点4: 基于推理边界的CoT优化

为了进一步优化思维链的表现，研究者提出了多种基于推理边界的优化策略，包括工具使用、程序化思维、推理路径优化等。这些策略旨在提升模型的推理能力，使其更好地应对复杂任务。

关键观点5: 拓展性探索

研究不仅在数学运算、数学推理和多跳问答任务中验证了推理边界的扩展规律，还进一步探索了在多语言推理和医疗推理任务中的应用。此外，通过对最先进的大型语言模型的理解，揭示了其优异性能的背后原因。

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