主要观点总结
本文报道了关于CoT（链式思维）技术在不同任务中的效果研究。研究来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿等机构，他们对100多篇论文进行了定量元分析，并评估了CoT在14个模型的20个数据集上的性能。研究发现，CoT在涉及数学、逻辑任务中能够增强LLM性能，但在其他类型任务上收益较小。作者指出CoT应有选择性地应用，并平衡性能和推理计算成本。文章还提到了未来研究中需超越基于提示的CoT，转向利用整个LLM中间计算的新范式。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿等机构的研究人员对CoT技术进行了研究，该技术主要在LLM复杂推理能力方面发挥作用。
关键观点2: 研究方法
研究人员通过定量元分析了100多篇论文，并评估了CoT在14个模型的20个数据集上的性能。他们还对CoT在不同任务类别中的性能进行了深入研究。
关键观点3: 研究结果
研究发现，CoT在符号推理任务（包括数学和逻辑推理）中表现最佳，平均提高分别为14.2%、12.3%和6.9%。但在其他类别任务中，使用CoT的平均性能与不使用CoT相近。
关键观点4: 关于CoT应用的建议
作者建议应有选择性地应用CoT，尤其是在需要处理数学和逻辑推理的任务中。不当使用CoT可能导致推理成本增加。
关键观点5: 未来研究方向
研究人员提出未来研究需要超越基于提示的CoT，转向利用整个LLM中间计算的新范式。
文章预览
新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】 CoT只对数学、符号推理才起作用，其他的任务几乎没什么卵用！这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手，分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来，CoT并非是所有大模型标配。 谷歌CoT开山之作，再次成为OpenAI o1模型的利器。 LLM复杂推理能力的实现，就离不开一步一步思考，但是这种「思考」究竟对于什么类型的任务有帮助呢？ 来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿的研究人员，使用CoT对100多篇论文，进行了定量元分析。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.12183 同时，他们还对14个模型的20个数据集，进行了评估。 结果显示，CoT在涉及数学、逻辑任务中，能够增强LLM性能，但在其他类型任务上，收益较小。 在MMLU中，除非问题或模型回答中包含“=”（表示符号运算和推理），否则直接
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