大模型COT是否一定有用？在何处有用？一个辩证研究及9个COT开源数据集

主要观点总结

文章介绍了关于大模型COT（链式思考）的应用及研究。包括COT在什么任务上有用，是否真的有用，以及目前可用的开源CoT数据集。文章还提到了关于CoT的辩证研究，包括CoT在哪些任务上提供显著帮助，以及为什么在某些任务上CoT的表现并不理想。最后，文章介绍了一些可用的开源COT项目和相关参考文献。

关键观点总结

关键观点1: 关于COT的辩证研究

研究《To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning》展示了CoT在不同任务中的性能表现。发现CoT主要在需要数学、逻辑或算法推理的任务上提供显著帮助。在非数学问题上的收益很少。

关键观点2: 开源COT数据集的情况

目前可用的开源CoT数据集较少，主要是英文数据集，且大部分是通过对现有数据集进行翻译得到的。通过查找GitHub找到了一些相关的数据集项目。

关键观点3: CoT的实用性和未来研究方向

CoT的实用性受到工具增强的限制。未来的研究可以探索如何更好地利用中间计算来解决数学和符号推理领域之外的挑战性问题。

文章预览

今天是2024年9月24日，星期二，北京，天气晴。 openai o1出来之后，cot这类思维链数据受到大家广泛关注，最近也出现了一些论证的工作，因此，我们先来看看一个辩证研究： 大模型COT在什么任务上有用，是否真的有用，会有一些发现。 另一个是关于数据的问题，我们可以看看目前都有哪些可用的开源CoT数据集。 供大家一起参考并思考，静下心来多思考。 一、关于COT的一个辩证研究：在什么任务上有用 关于cot的一个研究，《To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning》，https://arxiv.org/abs/2409.12183，通过定量的元分析和对 20个数据集、14个模型 的实验评估，研究了链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示技术在提升大型语言模型（LLMs）解题能力方面的有效性。 如图1所示，其包含了两部分数据，用以说明链式思考（CoT）在不同类型的任务 ………………………………