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

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大模型智能｜分享 来源 | 机器之心 本篇工作已被 NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）2024 会议接收，并被评为  Oral Presentation (72/4553) 。该文章的第一作者陈麒光，目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架（Reasoning Boundary Framework, RBF），首次尝试量化并优化思维链推理能力。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.05695 代码地址：https://github.com/LightChen233/reasoning-boundary 01 大型语言模型（LLMs）与思维链推理能力 什么是思维链（Chain-of-Thought, CoT）？ 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，从文本生成到问题解答，LLMs 几乎无所不能。然而，面对复杂的推理任务，LLMs 也存在瓶颈 —— 模型往往容易跳过推理的中间步骤，直接生成最终答案 ………………………………