2024年澳门六合彩电子游戏贝博体育手机app（www.wovlu.com） A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future 念念维链推理的综述：进展、前沿和改日 摘抄：念念维链推理，行动东谈主类智能的基本领略进程，在东谈主工智能和当然谈话处理领域引起了极大的留情。但是，这一领域仍然扯后腿全面的综述。为此，咱们迈出了第一步，全面而芜俚地呈现了这一经营领域的深入考察。咱们使用X-of-Thought（念念...
A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future
念念维链推理的综述：进展、前沿和改日
摘抄：念念维链推理，行动东谈主类智能的基本领略进程，在东谈主工智能和当然谈话处理领域引起了极大的留情。但是，这一领域仍然扯后腿全面的综述。为此，咱们迈出了第一步，全面而芜俚地呈现了这一经营领域的深入考察。咱们使用X-of-Thought（念念维X）来芜俚地指代念念维链推理。具体来说，咱们凭证方法的分类系统地组织了面前的经营，包括XoT构建、XoT结构变体和增强的XoT。此外，咱们形貌了XoT在前沿应用中的使用，涵盖了贪图、用具使用和蒸馏。此外，咱们征询了挑战并探讨了一些改日的发展标的，包括诚笃度、多模态和表面。咱们但愿这份综述粗略成为寻求在念念维链推理领域改进的经营者的认真资源。
1 绪论
预磨砺谈话模子（PLMs）粗略自动从无标签文本中学习通用默示，并通过不才游任务上的微调杀青出色的性能（Devlin等东谈主，2019年；Raffel等东谈主，2020年；Radford和Narasimhan，2018年）。最近，扩大谈话模子的限度权贵提高了性能，并带来了很多惊喜，举例突现才气（Wei等东谈主，2022a；Schaeffer等东谈主，2023年）。因此，当然谈话处理的范式正从预磨砺加微调改动为预磨砺加高下文体习。但是，到现在为止，大限度谈话模子（LLMs）在复杂推理任务上，如数学推理（Cobbe等东谈主，2021年；Patel等东谈主，2021年）、知识推理（Talmor等东谈主，2021年；Mihaylov等东谈主，2018年）等，仍有极度大的改进空间。
为了期骗LLMs处罚复杂推理任务，Wei等东谈主（2022b）通过渐渐推理进程彭胀了高下文体习，来源引入了念念维链（CoT）教导的意见。Kojima等东谈主（2022年）发现，浅易地在教导中添加一个魔法短语“让咱们一步步来”就能使LLMs在莫得任何东谈主类注释的情况下实施零样本念念维链推理。这些经营卓越了念念维链在增强模子复杂推理才气以及提高其推理和贪图才气方面的进军性。
随后，对于X-of-thought（XoT）的大都责任像雨后的蘑菇一样在NLP社区飞速涌现，举例自动XoT构建（Kojima等东谈主，2022年；Zhang等东谈主，2023f；Xu等东谈主，2023年），XoT结构变体（Chen等东谈主，2022a；Ning等东谈主，2023年；Lei等东谈主，2023a；Yao等东谈主，2023b）等。请欺压，为了与原始的CoT区分开来，咱们使用XoT来芜俚地指代CoT，这是一个集体术语，用于指代渐渐推理方法的使用。
但是，这些方法和数据集尚未经过系统性的回归和分析。为了填补这一空缺，咱们提倡这项责任来进行对XoT家眷的全面和详备分析。尽管仍是有一些综述征询了念念维链，但它们仅限于特定方面，举例使用教导的LLM推理（Qiao等东谈主，2023年）和念念维链教导计谋（Yu等东谈主，2023c）。比拟之下，咱们的综述不仅提供了对他们仍是涵盖的主题的更全面和全面的征询，还包括了额外的主题和征询，如XoT构建、XoT结构变体和前沿应用等。具体来说，在本文中，咱们来源先容了关系配景和初步知识（第2节）。此外，咱们从多个角度仔细分类了XoT系列责任，并完成了深入分析（第4节），包括XoT构建方法（4.1节）、XoT结构变体（4.2节）和XoT增强方法（4.3节）。然后，咱们提供了XoT在前沿领域的履行应用（第5节）。为了引发XoT后续责任的灵感，咱们提供了对这一领域改日经营潜在路线的视力（第6节）。终末，咱们比较并征询了现存的方法（第7节）。
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这是我落叶归根的地方，我就是这么一个两半人，你不能说我是两面人。
2 配景和初步
2.1 配景
连年来，跟着贪图才气的不停彭胀，大限度谈话模子如星罗云布般涌现（Brown等东谈主，2020年；OpenAI，2023年；Touvron等东谈主，2023a；Scao等东谈主，2022年；Touvron等东谈主，2023b；Zhao等东谈主，2023b），跟着模子限度的握续增长，很多新才气仍是出现，举例高下文体习和念念维链推理（Brown等东谈主，2020年；Wei等东谈主，2022b，a；Schaeffer等东谈主，2023年）。
Brown等东谈主（2020年）发现，大限度谈话模子具有出色的高下文体习（ICL）才气。ICL将输入-输出演示融入到教导文本中。通过ICL，现成的LLMs不错在不进行额外微调的情况下使用，同期杀青可比的性能。但是，这种端到端的方法在面对复杂推理任务时通常会发扬欠安。
Wei等东谈主（2022b）发现，通过在演示中添加渐渐推理进程，不错提高LLMs的推理才气，这被称为念念维链教导。CoT教导使模子粗略更精准地领会问题的复杂性和推理进程。此外，模子生成了一系列推理方法，这为咱们提供了对模子领略进程的透明视图，进一步提高了可解释性。
2.2 基础
在本节中，咱们先容了使用LLMs进行念念维链推理的初步知识，并援用了（Qiao等东谈主，2023年）中的公式界说。假定有一个问题Q，一个教导T和一个概率谈话模子PLM。模子将问题和教导行动输入，给出事理R和谜底A。咱们来源沟通高下文场景，其中演示不包含推理链。咱们需要最大化谜底A的可能性，如公式(1,2)所示。
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在念念维链推理场景中，演示包含推理进程，咱们需要最大化谜底A和事理R的可能性，如公式(3,4,5,6)所示。
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3 基准测试
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3.1 数学推理
数学推理往常用来辩论模子的推理才气。早期的基准测试包含浅易的算术运算（Hosseini等东谈主，2014年；Koncel-Kedziorski等东谈主，2015年；Roy和Roth，2015年；Koncel-Kedziorski等东谈主，2016年）。Ling等东谈主（2017年）以当然谈话相貌象征了推理进程，而Amini等东谈主（2019年）在AQUA的基础上，通过以表率相貌象征推理进程进行了构建。其后的基准测试（Miao等东谈主，2020年；Patel等东谈主，2021年；Cobbe等东谈主，2021年；Gao等东谈主，2023年）包含了更复杂和各样化的问题。（Zhu等东谈主，2021年；Chen等东谈主，2021年，2022b年）需要基于表格内容进行推理。还有一些通用基准测试（Hendrycks等东谈主，2021年；Mishra等东谈主，2022a,b年）和阅读领会相貌的基准测试（Dua等东谈主，2019年；Chen等东谈主，2023年）。最近，（Yu等东谈主，2021a年）通过使用档次推理和知识，赋予了预磨砺模子数学推理的才气。
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3.2 知识推理
知识推理是基于往常在日常生涯寰宇中广阔领路和广阔感知的知识进行推断、判断和领会的进程。如何获取和领会知识知识是模子面对知识推理时靠近的主要迤逦。很多基准测试和任务都鸠合在知识领会上（Talmor等东谈主，2019年，2021年；Bhakthavatsalam等东谈主，2021年；Mihaylov等东谈主，2018年；Geva等东谈主，2021年；Huang等东谈主，2019年；Bisk等东谈主，2020年），事件时辰知识推理（Rashkin等东谈主，2018年；Zhou等东谈主，2019年）和知识考证（Wang等东谈主，2019年）。
3.3 象征推理
这里的象征推理专指模拟一些对东谈主类来说浅易但对LLMs来说具有挑战性的浅易操作。终末一个字母串联、抛硬币和回转列表（Wei等东谈主，2022b年）是最常用的象征推理任务。此外，相助基准测试BigBench（Srivastava等东谈主，2022年）和BigBench-Hard（Suzgun等东谈主，2023年）也包含了几个象征推理数据集，如情状追踪和对象计数。
3.4 逻辑推理
最近有传言称，明星足球运动员李四将在明年欧洲杯上代表国家队出战。李四的粉丝纷纷为他加油打气，希望他能够在欧洲杯上大放异彩。据悉，李四在赛场上表现出色，已经成为国家队的核心球员之一。逻辑推理分为演绎推理、归纳推理和溯因推理（Yu等东谈主，2023a年）。演绎推理从一般前提中推导出论断（Liu等东谈主，2020年；Yu等东谈主，2020年；Tafjord等东谈主，2021年；Han等东谈主，2022年）。归纳推理从特殊案例中推导出一般论断（Yang等东谈主，2022年）。溯因推理为不雅察到的风景提供合理的解释（Saparov和He，2023年）。
3.5 多模态推理
在现实寰宇中，推理还触及除文本以外的其他模态信息，其中视觉模态最为广阔。为此，提倡了很多视觉多模态推理的基准测试（Zellers等东谈主，2019年；Park等东谈主，2020年；Dong等东谈主，2022年；Lu等东谈主，2022年），其中ScienceQA（Lu等东谈主，2022年）注释了推理进程，是使用最芜俚的视觉多模态推理基准测试。视频多模态推理（Lei等东谈主，2020年；Yi等东谈主，2020年；Wu等东谈主，2021年；Xiao等东谈主，2021年；Li等东谈主，2022a年；Gupta和Gupta，2022年）更具挑战性，因为它与视觉多模态推理比拟引入了额外的时辰信息。
3.6 谋略
准确率 准确率用于评估模子在分类任务上的才气，往常用于多项采用（Ling等东谈主，2017年；Mihaylov等东谈主，2018年；Liu等东谈主，2020年；Lu等东谈主，2022年）和曲直（Talmor等东谈主，2021年；Geva等东谈主，2021年；Han等东谈主，2022年）任务。
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EM和F1 EM和F1是用于评估开脱相貌（Mishra等东谈主，2022a年；Wang等东谈主，2019年；Yi等东谈主，2020年）和跨度索要（Dua等东谈主，2019年；Zhu等东谈主，2021年；Mishra等东谈主，2022b年）任务的谋略。两者都在词符级别上贪图。
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其中P和R分别代表精准度和调回率，EM贪图预测和谜底十足调换的比例。
4 方法
在本节中，咱们通过三种不同的分类探讨X-of-thought（念念维X）推理：X-of-thought的构建（4.1节）、X-of-thought的结构变体（4.2节）以及X-of-thought的增强方法（4.3节）。
4.1 构建方法
经过深入分析，咱们将X-of-thought的构建分为三类：1）手动XoT，2）自动XoT，3）半自动XoT，具体形貌如下。
4.1.1 手动XoT
尽管大型谈话模子通过教导进行小数样本的高下文体习，但在推理任务中仍有截止。为了探索大型谈话模子的潜在推理才气，一种圭臬方法是在示例中提供不一相貌的念念考。
Wei等东谈主（2022b）初次提倡念念维链教导（Few-shot CoT），通过手动提供当然谈话相貌的事理来演示。为了进一步确保推理进程中的细目性并减少推理旅途和谜底之间的不一致性，PAL（Gao等东谈主，2023）、PoT（Chen等东谈主，2022a）和NLEP（Zhang等东谈主，2023e）期骗编程谈话行动注释事理，将问题处罚升沉为可实施的Python表率。同期，为了同期期骗当然谈话和编程谈话的上风并提高推理输出的置信度，MathPrompter（Imani等东谈主，2023）使用零样本念念维链教导生成多个代数抒发式或Python函数，这些不错互相考证并提高完毕的可靠性。此外，由于示例中的推理复杂性，如包含更多推理方法的链，会导致性能培植，Fu等东谈主（2023a）提倡了基于复杂度的教导，其中在高复杂度事理之间进行投票以得出最终谜底。
手动构建的X-of-thought方法通过向示例中添加不同类型的渐渐中间推理进程来彭胀高下文体习。它们允许LLMs效法并生成推理旅途。尽管手动XoT方法为东谈主类领会和复杂任务（如数学推理、知识推理、象征推理等）提供了更大的可解释性和可靠性，但手动注释事理需要权贵的资本，并存在诸如示范采用困难和任务泛化等流弊。具体来说，不同的任务需要不一相貌的示范。因此，其他责任尝试自动构建推理旅途，如在§4.1.2中征询的。
4.1.2 自动XoT
念念维链教导（Wei等东谈主，2022b）通过在小数样本建造中使用特定任务示例引发了LLMs的复杂推理才气，这截止了可彭胀性和泛化才气。为了减少手工制作的小数样本示例的资本，Kojima等东谈主（2022）提倡了零样本CoT，通过在问题后引入一个魔法短语“让咱们一步步来”，使LLMs粗略以零样本的相貌生成推理链。但是，零样本CoT存在推理旅途质地差、失误多的问题。由于示范的各样性在推理链生成中起着至关进军的作用，Auto-CoT（Zhang等东谈主，2023f）通过聚类和代表性示例采用自动生成示范，提高了各样性并一致性地匹配或逾越了Few-shot CoT的性能。COSP（Wan等东谈主，2023）引入了问题的输出熵来扶直示范采用。Xu等东谈主（2023）提倡了Reprompting，通过迭代使用Gibbs采样来找到有用的CoT教导。同期，推理链中的一些失误来自遗漏方法的失误，Wang等东谈主（2023f）将零样本CoT彭胀到谋略和处罚（PS）教导，通过假想一个谋略将通盘这个词任务离别为更小的子任务，并凭证谋略实施子任务，带有更详备的指示。LogiCoT（Zhao等东谈主，2023c）使用象征逻辑来考证零样本推理进程，从而减少推理中的失误。此外，PoT（Chen等东谈主，2022a）也探索了谈话模子，如Codex，通过添加“让咱们一步步编写Python表率...”，在零样本建造中生成可实施的Python表率来处罚数学问题，这减少了中间推理方法中的失误。一些责任引入了代理来处罚推理问题。举例，Agent Instruct（Crispino等东谈主，2023a）期骗代理生成与任务关系的、有信息量的指示，领导LLMs实施零样本推理。
与手动XoT不同，自动XoT使用零样本教导工程或采样，是可彭胀的，况且不错在莫得东谈主类烦躁的情况下在领域之间泛化。但是，由于扯后腿东谈主类对都，自动生成的念念维链靠近质地差、幻觉和事实不一致等挑战。因此，以半自动相貌构建XoT是必要的，这在§4.1.3中先容。
4.1.3 半自动XoT
半自动XoT方法勾通了手动和自动构建方法的优点。Shao等东谈主（2023）提倡了合成教导，期骗少数东谈主工注释的示例来教导模子通过轮流的前向-后向进程生成更多示例，并采用有用的示范以引发更好的推理，缓解了AutoCoT中扯后腿东谈主类对都的问题。尽管之前的责任处罚了手动注释的问题，示范采用也不错权贵影响性能。Automate-CoT（Shum等东谈主，2023）选用强化学习与方差缩小的计谋梯度计谋来推测黑盒谈话模子中每个示例的进军性，引发更好的示范采用。一样，Lu等东谈主（2023b）提倡了PromptPG，它期骗计谋梯度来学习在表格推理中采用示范。Ye和Durrett（2023）领先使用两个代理谋略来评估每个示例，然后在示例中搜索以找到在银标斥地鸠合产生最好性能的示范。同期，Pitis等东谈主（2023）提倡了Boosted Prompting，这是一种教导集成方法来提高性能，它在遭遇面前示范难以处理的问题时，通过迭代彭胀示例。Zou等东谈主（2023）引入了Meta-CoT，它凭证问题类别自动采用示范，摒除了特定任务教导假想的需求。
半自动XoT方法减少了手动象征的责任量，同期引入了东谈主类对都信号和示范采用计谋，增强了推理的才气和建壮性。此外，它还杀青了资本效益高的领域泛化。但是，示范采用问题尚未十足处罚，需要更多的接力和经营。
4.2 XoT结构变体
最原始的念念维链是一个链式结构，用当然谈话形貌中间推理方法。在本节中，咱们先容修改原始链式结构的结构变体，包括链式结构变体、树状结构变体和图状结构变体。
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图2展示了推理的发展进程，从平直的输入/输出，到链式结构，再到树和图结构。
链式结构 PAL（Gao等东谈主，2023年）和 PoT（Chen等东谈主，2022a）引入编程谈话来形貌推理进程，从而将推理问题升沉为可实施表率的杀青，以取得最终谜底。由于表率实施是细目性的况且粗略准如实施算术贪图，这种方法在数学推理中发扬出色。此外，象征序列是另一种念念维默示类型。象征链（Chain-of-Symbol，Hu等东谈主，2023a）在贪图时代用简化的象征链默示默示复杂环境，这减少了模拟环境的复杂性。链式结构变体如图2(c,d)所示。念念维算法（Algorithm of Thought，Sel等东谈主，2023）将算法才气注入模子，通过添加基于算法的示例使模子的推理愈加逻辑化。它莫得树搜索（Long，2023；Yao等东谈主，2023b）的弘远搜索空间，检朴了贪图资源并取得了出色的性能。
树状结构 原始的链式结构骨子上截止了探索范围。通过勾通树状结构和树搜索算法，模子取得了在推理进程中有用探索和回溯的才气（Long，2023；Yao等东谈主，2023b），如图2(e)所示。勾通对中间念念维的自我评估，模子不错杀青全局最优解。ToT（念念维链）的推理进程触及不细目性，这可能导致级联失误。TouT（Mo和Xin，2023）在推理中引入了蒙特卡洛dropout，沟通了不细目性。Yu等东谈主（2023b）深入经营了访佛的问题，期骗它们的处罚决策培植LLMs复杂的推理才气。这些访佛的问题呈现出树状结构，最终聚集处罚主要问题。但是，面前的念念维树在采用任务上有很大的局限性，需要为每个任务假想特定的教导，这紧闭了它的芜俚应用。SoT（Ning等东谈主，2023）是树状结构的另一种变体，它将问题瓦解为不错并行处理并同期处罚的子问题，以加速推理速率。但是，它的实用性仅限于可并行瓦解的问题，不适用于复杂推理任务。
图状结构 与树比拟，图引入了轮回和环，带来了更复杂的拓扑关系，并允许建模更复杂的推理，如图2(f)所示。GoT（Besta等东谈主，2023；Lei等东谈主，2023a）将中间念念维视为图中的节点，勾通探索和回溯操作，并与念念维树比拟额外引入了团聚和细化操作。额外的操作，团聚和细化，在复杂任务中引发了更好的推理。但是，它靠近着与念念维树调换的逆境，即任务截止和较差的泛化才气。此外，它的推理资本增多了。与明确构建念念维图的GoT不同，ResPrompt（Jiang等东谈主，2023a）在教导文本中引入了念念维之间的残差领路，允许不同方法的推理互相交互。
跟着模子从线性链过渡到档次化的树和复杂的图，念念维的互相作用渐渐变得愈加复杂，从而渐渐增强了处罚复杂问题的才气。但是，跟着拓扑复杂性的增多，关系方法对任务采用施加了更多截止，导致它们的泛化才气权贵缩小，使其应用变得困难。将基于复杂拓扑结构的方法彭胀到通用领域是改日经营靠近的一个主要挑战。
4.3 XoT增强方法
在本节中，咱们将先容XoT增强方法。总共，咱们将提供五个类别的概述，分别是添加考证和细化（4.3.1节）、问题瓦解（4.3.2节）、期骗外部知识（4.3.3节）、投票和名次（4.3.4节）以及提高成果（4.3.5节）。
4.3.1 考证和改进
念念维链推理通常倾向于产生幻觉，产生失误的推理方法。中间推理方法中的失误又可能触发一系列失误。引入考证以取得反映，随后凭证这些反映细化推理进程，不错有用地收缩这种风景，访佛于东谈主类反念念的进程。图3形貌了考证和细化的概述。
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图3：考证和改进减少推理中的级联失误。
VerifyCoT（Ling等东谈主，2023年）假想了一种当然表率，这是一种演绎推理相貌，允许模子产生准确的推理方法，每个后续方法严格基于前一步。DIVERSE（Li等东谈主，2022c）使用投票机制来打消失误谜底，然后对每个推理方法进行细粒度的考证。SCREWS（Shridhar等东谈主，2023）以为后修改的完毕并不一定优于原始完毕，因此它引入了一个采用模块来在原始和修改之间采用更好的完毕。为了便于知识密集型任务，Verify-and-Edit（Zhao等东谈主，2023a）引入外部知识来重新推理不细目的示例，减少推理中的事实失误。一些经营接力尝试挖掘模子的里面知识。为了处罚事实失误，一些经营尝试挖掘LLMs的内在知识。他们在回答问题之前从模子中获取知识（Dhuliawala等东谈主，2023年；Zheng等东谈主，2023年）。Ji等东谈主（2023年）进一步考证了内在知识的正确性，Liu等东谈主（2023b）通过强化学习提高了内在知识获取的准确性。
不一致性是推理中的另一个主要挑战，Dua等东谈主（2022年）迭代地使用先前的推理完毕行动教导，直到模子给出一致的谜底。Paul等东谈主（2023年）磨砺一个品评模子来提供对于推理进程的结构化反映。Self-Refine（Madaan等东谈主，2023）实施迭代自我反映和细化以收缩推理中的失误。与Self-Refine比拟，Reflexion（Shinn等东谈主，2023）引入了强化学习进行反念念，这也带来了决策才气。同期，一些责任引入了反向推理（Yu等东谈主，2023a）进行考证。
澳门六合彩电子游戏RCoT（Xue等东谈主，2023）凭证推理链重构问题，其与原始问题的不一致性浮现了推理进程中的失误。FOBAR（Jiang等东谈主，2023b）和Self Verification（Weng等东谈主，2022）通过从谜底中推断问题中的条目进行考证。FOBAR推断问题中的变量，而Self Verification推断问题中的条目。但是，Huang等东谈主（2023a）发现LLMs在莫得外部反映的情况下难以自我改进，以至可能导致性能着落。
www.wovlu.com菠菜网投平台LLM推理是一个无监督进程，在中间推理方法中来自反映信号的领导在提高推理中起着至关进军的作用。来自反映信号的领导不错有用地减少推理中的幻觉风景。在获取相宜的反映并凭证该反映进行准确改进方面仍有很大的经营空间。
4.3.2 问题瓦解
X-of-thought推理的骨子在于其渐渐处罚问题。但是，原始的念念维链推理方法并莫得明确地剥离出渐渐推理进程，皇冠手机体育网仍然使用一次性生成。在本节中，咱们将征询查题瓦解方法，该方法明确地渐渐处罚问题。概述如图4所示。
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贝博体育手机app图 4：问题瓦解通过渐渐处罚浅易的子问题来处罚复杂问题。
Wang等东谈主（2022a）迭代地从模子中获取知识，在多跳QA中取得进展。Zhou等东谈主（2023b）提倡了Least-to-Most教导，领先以自顶向下的相貌将问题瓦解为子问题，随后，它一次处罚一个子问题，并期骗它们的处罚决策来促进后续子问题。Successive Prompting（Dua等东谈主，2022）选用了与Least-to-Most教导访佛的方法，不同之处在于它选用了交错的子问题和谜底的瓦解，而不是两阶段瓦解。上述方法莫得为各相貌问题制定定制处罚决策。Decomposed Prompting（Khot等东谈主，2023）假想了一个模块化分享库，每个库特地针对一类子问题，不错为不同类别的子问题定制更有用的处罚决策。除了一般任务，一些责任专注于表格推理中的问题瓦解。BINDER（Cheng等东谈主，2023）以神经象征相貌将推理映射到表率，并通过表率实施器（如Python或SQL）取得最终谜底。Ye等东谈主（2023）引入了DATER，它将大型表格瓦解为较小的表格，将复杂问题瓦解为浅易问题。前者减少了不关系信息，后者减少了推理的复杂性。
平直回回话杂问题可能是具有挑战性的。通过将问题瓦解为浅易的子问题并渐渐处罚它们，难度缩小了。此外，每个子问题都不错回想到特定的推理方法，使推理进程愈加透明和可解释。面前的责任大多使用自顶向下的瓦解计谋，而基于反向推理的自底进取瓦解计谋仍有待在改日的责任中探索。
4.3.3 期骗外部知识
模子内参数化的知识是有限的且逾期的。因此，在面对知识密集型任务时，频频发闹事实失误。引入外部知识不错收缩这种风景，如图5所示。
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图5：引入外部知识不错减少推理中的事实失误。
Lu等东谈主（2023a）在教导中引入多谈话辞书以增强机器翻译。Li等东谈主（2023d）提倡了知识链（CoK-Li），通过查询生成器从知识库中获取结构化知识以实施知识诱骗推理。Wang等东谈主（2023b）（CoK-Wang）也从知识库中检索结构化知识。此外，它推测了推理链的事实性和诚笃度，并教导模子重新念念考不行靠的推理，这收缩了CoK-Li中的知识检索失误。KD-CoT（Wang等东谈主，2023c）通过多轮QA方法处罚事实推理问题。他们假想了一个反映增强的检索器，在每轮QA中检索关系外部知识以校准推理进程。其他经营使用模子我方的驰念行动外部知识。举例，Memory-of-Thought（Li和Qiu，2023）来源进行预念念考，将高置信度的念念维保存到外部驰念，在推理时代，它让LLM回忆关系驰念以扶直推理。
模子中的参数化知识在预磨砺扫尾时固定，这导致其在知识容量和知识更新方面的不及。诚然引入外部知识不错在一定进度上缓解这一丝，但它仍然是一个不无缺的处罚决策。要从根柢上处罚这个问题，握续学习（Lange等东谈主，2022年；Wang等东谈主，2023g）是改日经营责任的一个有但愿的路线。
4.3.4 投票和名次
由于生成进程中固有的速即性，LLM推剃头扬出速即性和不细目性。通过多种抽样计谋，不错有用收缩这个问题，如图6所示。
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图 6：投票和排序通过从多个采样中采用最终谜底来减少不一致性。
一些方法选用名次，如（Cobbe等东谈主，2021年），它磨砺一个考证器通过名次采用高置信度的推理链。同期，其他方法通过投票机制采用推理链。Self-consistency（Wang等东谈主，2023j）通过基于最终谜底的采样推理链的多数投票采用最一致的谜底。此外，（Fu等东谈主，2023a）提倡了Complex CoT，它期骗基于复杂度的投票计谋，倾向于采用由更复杂的推理链生成的谜底。但是，基于谜底的投票机制莫得沟通推理链的正确性。
Miao等东谈主（2023年）在投票时沟通了推理方法，这不错同期取得一致的谜底和确凿赖的推理进程。此外，为了沟通跨链中间方法之间的关系，Yoran等东谈主（2023年）在推理链之间混杂信息，并采用最关系的事实对多个推理链进行元推理。GRACE（Khalifa等东谈主，2023年）通过对比学习磨砺一个鉴识器，并使用这个鉴识器对每个中间推理方法进行名次。过去的方法基于概率散布进行抽样，而Diversity-of-Thought（Naik等东谈主，2023年）通过使用不同的指示教导取得多个推理旅途。
从集成学习中经受灵感，随后进行投票和名次的多重抽样作念法有助于减少不细目性。此外，与单样本方法比拟，它展示了权贵的性能培植。多重抽样与投票已成为面前X-of-thought经营中的常用技艺。将推理链整合到投票中仍然是改日经营的一个进军领域。
4.3.5 成果
LLM推理和手动注释的推理链带来了奋斗的支出。Aggarwal等东谈主（2023年）通过动态调养样本数目提高自一致性，这不错在边缘性能着落的情况下权贵缩小推理资本。Ning等东谈主（2023年）并行地瓦解问题并同期处理它们，减少了推理时辰支出。但它无法处理复杂问题。Zhang等东谈主（2023b）通过采用性跳过一些中间层并随后在另一个前向传递中考证草稿来加速推理。Diao等东谈主（2023年）鉴戒了主动学习的念念想，对具有高不细目性的示例进行注释，减少了东谈主工注释资本。大限度谈话模子展示了弘远的才气，但它们也带来了弘远的支出。在改日的经营责任中，均衡性能和支出之间的量度可能需要大都的留情。
5 前沿应用
5.1 用具使用
尽管大型谈话模子（LLMs）展示了芜俚的知识，但也伴跟着一些挑战。这些挑战包括无法探问最新新闻、在回答触及领域外知识的查询时倾向于产生幻觉，以及扯后腿复杂的推理才气，如数学贪图或象征推理。通过赋予LLMs使用外部用具的才气，不错增强模子的推理才气并整合外部知识，使其粗略进行信息检索和环境交互。
MRKL（Karpas等，2022年）引入了一种包含可彭胀模块（称为民众）和路由器的新框架。这些民众不错是神经相聚或象征相貌。但是，这项经营主要鸠合在意见化和特地针对数学贪图磨砺LLM，而莫得深入杀青其他模块内容。TALM（Parisi等，2022年a）和Toolformer（Schick等，2023年）将文本为中心的方法与扶直用具勾通，以增强谈话模子的才气。他们选用自监督机制启动性能增强，从一组有限的用具教导驱动。访佛地，HuggingGPT（Shen等，2023年）期骗视觉和语音模子处理来自不同模态的信息，从而赋予LLMs多模态领会和生成的才气。另一个问题是如何采用相宜的用具。LATM（Cai等，2023年）使LLMs粗略在不同任务中生成通用的API，而GEAR（Lu等，2023年c）则通过使用较小的模子来请托用具的基础和实施，从而沟通用具使用的成果。
皇冠博彩但是，将用户肯求调养为API相貌往常并驱逐易。上述现存方法在促进屡次用具调用和改进查询失误方面存在局限性。为了处罚这个问题，ReAct（Yao等，2023年c）整合了推理和行动的上风，互相增强和补充，提高了问题处罚才气。ART（Paranjape等，2023年）使用任务库采用关系的用具使用和推理链。MM-REACT（Yang等，2023年）进一步期骗视觉民众杀青多模态推理和行动。
上述经营责任鸠合在假想用具（或API）以增强LLMs在各个领域的才气。将XoT与用具勾通有用应答了LLMs靠近的挑战。X-of-thought推理使模子粗略有用地引出、追踪和更新行动谋略，同期管束特殊情况。同期，行动操作促进模子与外部资源（如知识库和环境）的交互，使其粗略相聚额外信息。为了评估用具的才气，API-Bank（Li等，2023年c）和MetaTool（Huang等，2023年c）引入了抽象基准，提供了评估用具增强型LLMs性能和有用性的坚实基础。
5.2 贪图
LLMs在平直提供复杂问题的准确谜底方面靠近挑战，需要将其瓦解为连气儿的方法和子任务。诚然念念维链（CoT）提供了一种浅易的贪图方法，但在处罚高度复杂的问题时却显得不及，且扯后腿通过回溯评估和改进失误的才气。
很多经营将念念维链的框架彭胀到各样相貌，以进一步增强贪图才气。树形念念维（Tree-of-Thought，Yao等，2023b）使LLMs粗略在树中沟通多种推理旅途并自我评估以细面前一走路动。在需要全局决策的情况下，ToT允许通过深度优先搜索或广度优先搜索等技艺进行前向或后向探索。通过贪图进行推理（Reasoning via Planning，RAP，Hao等，2023年）也将问题离别为树，并通过蒙特卡洛树搜索算法进行探索，使用LLMs行动寰宇模子和推理代理。另一种方法，图形念念维（Graph of Thought，GoT，Yao等，2023d），使用图节点默示各个念念维并期骗外部图神经相聚进行组织。LLM+P（Liu等，2023年a）和LLM+DP（Dagan等，2023年）促进LLMs生成贪图域界说谈话（PDDL）（Gerevini，2020）。PDDL有助于瓦解复杂问题并期骗专科模子进行贪图，然后将完毕调养为当然谈话供LLM处理。但是，需要欺压的是，这些方法使用树/图/PDDL节点来默示念念维，这在默示相貌上有局限性，只可处理特定的贪图问题。
另一种技艺是提高模子改进失误和总结历史造就的才气。自我改进（Self-Refine，Madaan等，2023年）选用了一种独有的方法，即使用归并模子评估并反映模子生成的输出。反念念（Reflexion，Shinn等，2023年）使模子粗略反念念并改进之前行动中的失误，访佛于文本相貌的强化学习，并将驰念离别为永恒和短期因素。但是，当出现谋略外失误时，Reflexion无法更新谋略。AdaPlanner（Sun等，2023年）引入了自适应闭环谋略改进，凭证环境反映迭代细化任务谋略。ISR-LLM（Zhou等，2023年c）将自我改进与PDDL勾通，在万古辰划定任务中取得了更高的到手率。同期，LATS（Zhou等，2023年a）期骗基于谈话模子的蒙特卡洛树搜索进行更机动的贪图进程。
贪图不错机动地与用具（Ruan等，2023年）或代理（Crispino等，2023年b）勾通，以丰富推理才气。ToRA（Gou等，2023年）假想了带有外部用具的数学专科代理，AutoUI（Zhang和Zhang，2023年）平直与多模态环境交互，而不是将视觉输入调养为文本，从而提高推理成果并减少失误传播。
贪图增强方法通过引入基于搜索、基于图形和基于界说谈话的方法，鼓励了传统划定贪图的发展。另一方面，一些方法勾通了行动、贪图、反念念或用具，旨在增强LLMs的永恒贪图和抗失误才气。
5.3 念念维链蒸馏
通过蒸馏推理方法，大型谈话模子（LLM）不错自我改进以处罚复杂问题。Huang等（2022年）选用了一种自一致性LLM，从未象征数据生成念念维链。随后期骗这些链条微调模子，增强其芜俚的推理才气。Zelikman等（2022年）提倡了STaR，一种使用自轮回诱骗计谋改进谈话模子推理才气的小样本学习方法。SECToR（Zhang和Parkes，2023年）使用念念维链获取算术谜底，然后微调模子以平直生成谜底而无需念念维链。
念念维链是一种主要在大型谈话模子中不雅察到的新兴才气，在微型模子中进展有限。但是，通过蒸馏等技艺培植微型模子的念念维链才气是可行的。Magister等（2023年）展示了通过使用较大锻练模子生成的推理链微调T5，并使用外部贪图器处罚谜底，不错权贵提高各样数据集上的任务性能。Ho等（2023年）生成和筛选多条推理旅途以丰富各样性。
很多接力旨在通过使用未标注（或很少标注）数据和自一致性（Wang等，2023j）来减少东谈主工资本。Hsieh等（2023年）使用教导从小数标注/未标注数据生成谜底，然青年景事理，教导谈话模子为给定谜底提供推理。SCoTD（Li等，2023年）发现，从锻练模子中为每个实例采样多条推理链对于提高学生模子的才气至关进军。SCOTT（Wang等，2023h）在生成锻练模子的事理时使用对比解码（Li等，2022b；O'Brien和Lewis，2023年）。此外，为了处罚快捷相貌问题，它在磨砺学生模子时选用反事实推理方针。DialCoT（Han等，2023年）将推理方法瓦解为多轮对话，并使用PPO算法采用正确旅途。Jie等（2023年）；Wang等（2023i）为数学问题添加了特殊象征。这种高级次信息提高了推理方法的一致性。
上述经营选用了分享范式，通过具有更高推理才气的LLMs生成念念维链，然后将这些念念维链蒸馏到较小的模子中。通过增强较大模子的采样计谋，举例期骗多条采样旅途、一致性或对比解码，蒸馏进程的有用性得以提高，这带来了生成推理链的各样性和准确性，最终成心于向较小模子的蒸馏进程。值得欺压的是，谈话模子在多维才气上存在复杂的量度和均衡。Fu等（2023年b）强调，通过蒸馏增多任务特定的念念维链才气可能会对模子处罚芜俚问题的性能产生不利影响。
6 改日标的
诚然念念维链推理在很多任务中发扬出了权贵的性能，但仍有一些挑战需要进一步探索。在本节中，咱们简要概述了改日经营的三个有长进的标的：多模态念念维链推理（§6.1）、真确的念念维链推理（§6.2）和念念维链推理表面（§6.3）。
6.1 多模态念念维链
皇冠体育直播从单一模态的文本到视觉-文本的多模态调养引入了更丰富的信息，同期也带来了更多的挑战。一些经营尝试通过微调多模态模子在多模态场景中生成高质地的念念维链来探索念念维链推理。Multimodal-CoT（Zhang等，2023年g）来源微调多模态模子生成念念维链，然后在这些事理上进行推理以取得最终谜底。但是，它受到推理进程线性截止的影响，况且在不同模态之间的交互方面存在困难。为了处罚Multimodal-CoT遭遇的挑战，Yao等（2023年d）提倡了念念维图（Graph-of-Thought，GoT），将念念维进程建模为图。它将推理链解析为念念维图，通过捕捉非划定的信断交互，使念念维进程的默示愈加真确。这一步履通过图形结构破损了线性结构的截止，并进一步提高了性能。此外，Yao等（2023年a）提倡了超图念念维（Hypergraph-of-Thought，HoT），用超图取代念念维图，使模子具有更好的高阶多跳推理和多模态比较判断才气。同期，一些责任选用了基于知识蒸馏的方法。T-SciQ（Wang等，2023年d）从LLM生成高质地的念念维链事理行动微调信号，并引入了一种新颖的数据混系数谋，以生成适用于不同问题的有用样本。
上述经营在小模子和微调场景中探索了多模态推理，这被视为多模态念念维链推理领域的初步尝试。咱们以为，勾通高下文体习的视频多模态推理当该成为改日经营的要点。一方面，与图像比拟，视频引入了额外的时辰信息，具有内在的链条关系。通过念念维链推理，不错当然地领路不同帧中的信息，显式建模时辰关系，这相等恰当视频多模态推理。另一方面，小模子在才气上有限，需要微调才能取得念念维链才气。更倒霉的是，多模态推理链难以获取，这进一步加重了挑战。比拟之下，面前的视觉-谈话基础模子（VLMs）（Alayrac等，2022年；Li等，2023年a；Wang等，2022年b；Huang等，2023年b；Peng等，2023年；Yu等，2021年b）具有强劲的视觉-谈话领会才气，仍是粗略在文本和图像交错的高下文中进行学习。它们为勾通高下文体习的念念维链推理提供了坚实基础。期骗念念维链进行视频推理仍然是一个未被充分探索的领域，只消少数经营触及。CoMT（Hu等，2023年b）在视频推理中勾通了快念念维和慢念念维，并引入了贪图的树搜索计谋，初次在视频多模态推理中应用了念念维链。
尽管一些经营仍是驱动期骗念念维链推领会决多模态推理任务，但之前的责任仅留情于如何构建高质地的微调数据，仍有多少挑战需要处罚：
- 如何调处视觉息兵话特征以引出更好的多模态领会。
- 如安在不进行微调的情况下使用VLMs进行念念维链推理。
- 如何将图像多模态推理适应到视频多模态推理。
6.2 真确度
大都经营标明，念念维链推理可能导致幻觉风景，如事实失误和高下文不一致。沟通到谈话模子骨子上属于统计模子，况且由于数据噪声和知识渐忘等因素，幻觉风景是不行幸免的。
一些责任专注于收缩事实失误。He等（2023年a）引入外部知识来评估推理链，并通过投票过滤偷换含事实失误的链条，但不进行改进。Wang等（2023年b）选用了访佛的方法，不同之处在于额外引入了反念念机制以改进低评分的推理。Zhao等（2023年a）通过一致性过滤掉低置信度的推理，并领导模子基于关系外部知识重新推理。诚然上述方法在知识密集型任务中发扬深奥，但在处罚高下文不一致性挑战方面却有所不及。Zhang等（2023年d）探索了推理进程中幻觉滚雪球风景。其他一些经营旨在处罚不一致性问题。Radhakrishnan等（2023年）不雅察到，模子在处理浅易问题时更为真确。因此，通干与题瓦解来提高真确度。Faithful CoT（Lyu等，2023年）领先生成象征推理链，然后细目性地实施象征函数，以收缩推理不一致性。Lanham等（2023年）探讨了影响真确度的因素，提供了造就性视角。经营发现，不同任务的真确度不同，跟着模子限度的增多，真确度着落。CoNLI（Lei等，2023年b）提倡了一种后裁剪计谋以减少幻觉。SynTra（Jones等，2023年）在易引发幻觉的合成数据集上进行前缀调优，然后将此才气盘曲到履行任务中。
尽管在处罚大型谈话模子幻觉问题上作念出了很多接力，这些责任仅在某种进度上缓解了问题。要十足提高峻型谈话模子的真确度还有很长的路要走。咱们总结了改日的经营标的如下：
- 提高识别推理进程中的幻觉风景的才气。
- 提高外部知识检索和期骗的准确性，以减少事实失误。
- 提高识别和改进高下文不一致和逻辑失误的才气，这更具挑战性。
- 如何从根柢上摒除幻觉风景，举例通过特定的预磨砺方法。
球火体育app下载6.3 念念维链表面
尽管念念维链推剃头扬出了令东谈主印象深入的才气，但仍然扯后腿对于按照指示生成念念维链的全面解释。
一些经营从造就角度来源，可行动履行领导。Madaan和Yazdanbakhsh（2022年）将教导瓦解为三个部分：象征、模式和文本，通过反事实教导探索念念维链的影响。Wang等（2023年a）分析了示范采用的影响。他们发现，推理链的正确性影响很小，而与问题的关系性和正确的推理划定很进军。Tang等（2023年）探索了语义的作用。经营发现，念念维链推理在很猛进度上依赖于预磨砺时代引入的语义知识，在象征推理方面发扬欠安。
其他一些经营从表面上分析，探索潜在的旨趣和里面机制。Li等（2023年e）将念念维链推领会构为一个多方法组合函数。他们标明，念念维链减少了高下文体习处理复杂问题的复杂性。Feng等（2023年）表面证明了一个固定大小的Transformer足以完成贪图任务和动态贪图任务，并撑握念念维链。Merrill和Sabharwal（2023年）不雅察到，念念维链不错增强推理才气，跟着中间推理方法数目的增多，改进幅度也增多。Wu等（2023年）期骗基于梯度的特征归因方法探索念念维链对输出的影响。完毕标明，念念维链对问题中的扰动和变化发扬出鲁棒性。此外，有一些不雅点以为，念念维链才气源自预磨砺阶段的代码数据（Madaan等，2022年；Zhang等，2023年c），但现在莫得系统的责任来证明这一不雅点。
面前对念念维链表面的经营仍处于初步探索阶段。咱们总结了改日的经营标的如下：
- 探索念念维链才气的来源，以杀青念念维链推理的有针对性改进。
- 从表面上分析念念维链相对于高下文体习的上风，并探索其才气范畴。
7 征询
7.1 念念维链构建比较
现存方法构建念念维链主要有三种相貌：(1) 手动标注推理链。 (2) 模子自动生成推理链。 (3) 半自动生成，期骗小数手动标注的推理链进行自动彭胀。
咱们不雅察到，手动构建方法（Wei等，2022b；Gao等，2023年）靠近与高下文体习访佛的挑战，即示范采用、指示相貌化等（Dong等，2023年）。这导致其应用困难重重，况且紧闭了跨不同任务的盘曲才气。自动构建方法（Zhang等，2023年f；Chen等，2022年a；Xu等，2023年）扯后腿高质地标注的领导，导致性能不及。成绩于手动标注带来的信号，半自动方法（Shum等，2023年；Shao等，2023年）不错通过自诱骗和访佛技艺生成高质地的推理链，有用处罚了以往方法靠近的挑战。在取得优异性能的同期，还能任性杀青跨不同任务的盘曲。
7.2 考证/改进与贪图的比较
贪图方法与基于考证/改进的方法之间存在很多相似之处，因为两者都依赖于中间进程的反映来调养和改进行径。区别在于贪图方法包括决策进程，而基于考证/改进的方法仅处罚中间失误，而不触及更高级次的领略进程。
LLM的推理进程往常存在幻觉，导致事实和逻辑失误。基于考证和裁剪的方法（Ling等，2023年；Zhao等，2023年a；Madaan等，2023年；Shinn等，2023年）考证推理进程的正确性并改进可能导致幻觉的推理方法。通过考证和改进，大大减少了推理进程中的连锁失误和幻觉风景。
贪图方法（Long，2023年；Yao等，2023年b,c；Liu等，2023年a；Shinn等，2023年）在推理中引入了决策进程。他们评估中间推理方法以获取反映，并基于反映进行探索和回溯，以在全局层面上取得更优的处罚决策。其专科化在于处理复杂问题，特等是在面对复杂的多跳推理和贪图任务时，粗略取得权贵的性能。
7.3 弥补固有症结
LLM在推理方面存在很多固有的局限性，举例无法探问外部信息、算术失误和不一致的推理。这些问题不错通过将特定职责寄托给专用模块或模子来微妙地回避。
针对模子在探问外部信息方面的局限性，（Li等，2023年d；Wang等，2023年b；Lu等，2023年a；Schick等，2023年；Karpas等，2022年；Yoran等，2023年）期骗知识库、搜索引擎和通达域问答系统等外部知识资源。一些责任引入了贪图器来处罚算术失误（Schick等，2023年；Karpas等，2022年；Parisi等，2022年b）。代码实施是细目性的，一些责任通过引入代码实施器提高推理进程的一致性（Gao等，2023年；Chen等，2022年a；Bi等，2023年；Imani等，2023年）。咱们以为，将LLM用作中央贪图和推理的代理，将特定子任务寄托给专用子模子，是改日在复杂场景中应用大模子的潜在路线（Wang等，2023年e；Xi等，2023年）。
7.4 其他责任
皇冠信用盘如何开户在本章中，咱们将列出其他代表早期尝试念念维链推理或专为特定领域假想的责任。Katz等（2022年）；Zhang等（2022年）提供了基准和资源。一些责任造就性地证明了念念维链教导的有用性（Lampinen等，2022年；Ye和Durrett，2022年；Arora等，2023年），Shi等（2023年）探索了多谈话念念维链推理。其他责任专注于特定领域，如机器翻译（He等，2023年b）、感情分析（Fei等，2023年）、句子镶嵌（Zhang等，2023年a）、摘抄（Wang等，2023年k）、算术（Lee和Kim，2023年）和表格推理（Chen，2023年；Jin和Lu，2023年）等。此外，一些经营期骗特定的预磨砺来增强某些才气，如数学推理（Lewkowycz等，2022年；Zhao等，2022年）。
8 论断
本文对现存的念念维链推理经营进行了芜俚的考察，提供了对该领域的全面回归。咱们先容了广义念念维链（X-of-Thought）的意见，并从多个角度凝视了X-of-Thought推理的进展。此外，咱们还探讨了X-of-Thought在前沿领域的应用。咱们还强调了现在这一经营靠近的挑战，并瞻望了改日的长进。据咱们所知，这项考察是对念念维链推理的初次系统性探索。咱们的方针是为对念念维链推理感有趣的经营东谈主员提供全面的概述，但愿这项考察能促进该领域的进一步经营。
Chu Z, Chen J, Chen Q2024年澳门银河娱乐城, et al. A survey of chain of thought reasoning: Advances, frontiers and future[J]. arXiv preprint arXiv:2309.15402, 2023.
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