CoT out了！新加坡国立让符号逻辑在大模型推理中换发新春

文章预览

夕小瑶科技说 原创 作者 | Richard 近年来，人工智能领域涌现出一系列引人注目的大语言模型。这些模型展现出了惊人的语言理解和生成能力，在许多任务上甚至超越了人类的表现。然而，它们在逻辑推理方面仍然存在局限性。最近一种名为"思维链"(Chain of Thought)的提示方法为这一问题带来了曙光。通过鼓励模型按步骤进行推理，思维链显著提升了语言模型的推理能力。 在最新的一项研究中，研究者提出了一种创新的方法——符号化思维链(SymbCoT)，将符号表示和逻辑规则引入到思维链中，以增强语言模型在逻辑推理任务上的表现。SymbCoT采用了一种全新的"计划-求解"架构，将复杂的推理问题分解成一系列更小的子问题，并通过严格的逻辑规则逐步求解。同时SymbCoT引入了一种回溯验证机制，以保证推理过程的可靠性。在多个基准测试中，SymbCoT都取得了 ………………………………