LLM逻辑推理的枷锁与破局策略

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作者｜ Alejandro Piad Morffis OneFlow编译 翻译｜林心宇 题图由 SiliconCloud 平台生成 大型语言模型（LLM）常常看似能够有效地进行推理（Reasoning）。它们能够给出连贯且与上下文紧密相关的回复，这些回复与人的推理结果相似。不过，这种表面上的能力可能会产生误导。 大型语言模型在面对需要大量推理链的复杂问题时经常犯错。它们的回复起初可能看起来合乎逻辑，但往往缺乏进行合理推理所需的深度和准确性。这在涉及多个步骤或复杂逻辑推导的任务中尤为明显，在这些任务中，模型可能会出错并得出错误的结论。 OpenAI的o1等模型的出现，其令人赞叹的推理能力看似是重大进步。 然而，这种方法在大型语言模型的逻辑推理方面并非一种全新范式。 实际上，这仅仅是在微调阶段明确引入思维链提示，并通过强化学习让模型选择最连贯的推导路径的方 ………………………………