哈工大 |大模型CoT任务推理优化，减少冗余步骤，提高推理效率！

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点击上方 “ AINLPer “ ，设为 星标 更多干货，第一时间送达 一句话总结 本研究提出了一个推理边界（RB）框架，系统量化并优化大语言模型（LLMs）在思维链（CoT）任务中的推理能力边界。 通过定义推理边界和应用优化策略，合理解释了多个 CoT 策略其在推理性能上的优势。 同时，最短可接受推理路径（MARP）策略通过减少不必要的推理步骤，显著提高了不同任务中的推理性能与效率。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.05695 代码地址：https://github.com/LightChen233/reasoning-boundary 1. 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 ………………………………