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A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances澳门巴黎人彩票网, Frontiers and Future
皇冠哥crown念念维链推理的综述：进展、前沿和将来
摘录：念念维链推理，看成东说念主类智能的基本领会经过，在东说念主工智能和当然谈话处理领域引起了极大的温存。然则，这一领域仍然艰辛全面的综述。为此，咱们迈出了第一步，全面而庸俗地呈现了这一预计领域的深入侦探。咱们使用X-of-Thought（念念维X）来庸俗地指代念念维链推理。具体来说，咱们字据方法的分类系统地组织了现时的预计，包括XoT构建、XoT结构变体和增强的XoT。此外，咱们描绘了XoT在前沿应用中的使用，涵盖了贪图、器具使用和蒸馏。此外，咱们询查了挑战并探讨了一些将来的发展标的，包括至意度、多模态和表面。咱们但愿这份综述好像成为寻求在念念维链推理领域转变的预计者的可贵资源。
1 序文
预覆按谈话模子（PLMs）好像自动从无标签文本中学习通用默示，并通过鄙人游任务上的微调竣事出色的性能（Devlin等东说念主，2019年；Raffel等东说念主，2020年；Radford和Narasimhan，2018年）。最近，扩大谈话模子的鸿沟权臣提高了性能，并带来了很多惊喜，举例突现智商（Wei等东说念主，2022a；Schaeffer等东说念主，2023年）。因此，当然谈话处理的范式正从预覆按加微调转变为预覆按加高下文体习。然则，到现在为止，大鸿沟谈话模子（LLMs）在复杂推理任务上，如数学推理（Cobbe等东说念主，2021年；Patel等东说念主，2021年）、学问推理（Talmor等东说念主，2021年；Mihaylov等东说念主，2018年）等，仍有相配大的改进空间。
皇冠客服飞机：@seo3687为了诈欺LLMs科罚复杂推理任务，Wei等东说念主（2022b）通过渐渐推理经过推广了高下文体习，起原引入了念念维链（CoT）指示的观点。Kojima等东说念主（2022年）发现，浮浅地在指示中添加一个魔法短语“让咱们一步步来”就能使LLMs在莫得任何东说念主类注释的情况下履行零样本念念维链推理。这些预计超过了念念维链在增强模子复杂推聪敏商以及提高其推理和贪图智商方面的进犯性。
随后，对于X-of-thought（XoT）的大批责任像雨后的蘑菇一样在NLP社区马上深切，举例自动XoT构建（Kojima等东说念主，2022年；Zhang等东说念主，2023f；Xu等东说念主，2023年），XoT结构变体（Chen等东说念主，2022a；Ning等东说念主，2023年；Lei等东说念主，2023a；Yao等东说念主，2023b）等。请注视，为了与原始的CoT区分开来，咱们使用XoT来庸俗地指代CoT，这是一个集体术语，用于指代渐渐推理方法的使用。
然则，这些方法和数据集尚未经过系统性的记忆和分析。为了填补这一空缺，咱们漠视这项责任来进行对XoT眷属的全面和详备分析。尽管照旧有一些综述询查了念念维链，但它们仅限于特定方面，举例使用指示的LLM推理（Qiao等东说念主，2023年）和念念维链指示战术（Yu等东说念主，2023c）。比较之下，咱们的综述不仅提供了对他们照旧涵盖的主题的更全面和全面的询查，还包括了罕见的主题和询查，如XoT构建、XoT结构变体和前沿应用等。具体来说，在本文中，咱们起原先容了关联配景和初步知识（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在前沿领域的施行应用（第5节）。为了激励XoT后续责任的灵感，咱们提供了对这一领域将来预计潜在路线的观点（第6节）。终末，咱们比较并询查了现存的方法（第7节）。
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2 配景和初步
2.1 配景
连年来，跟着计较智商的不断推广，大鸿沟谈话模子如棋布星罗般深切（Brown等东说念主，2020年；OpenAI，2023年；Touvron等东说念主，2023a；Scao等东说念主，2022年；Touvron等东说念主，2023b；Zhao等东说念主，2023b），跟着模子鸿沟的握续增长，很多新智商照旧出现，举例高下文体习和念念维链推理（Brown等东说念主，2020年；Wei等东说念主，2022b，a；Schaeffer等东说念主，2023年）。
Brown等东说念主（2020年）发现，大鸿沟谈话模子具有出色的高下文体习（ICL）智商。ICL将输入-输出演示融入到指示文本中。通过ICL，现成的LLMs不错在不进行罕见微调的情况下使用，同期竣事可比的性能。然则，这种端到端的方法在面对复杂推理任务时时常会阐述欠安。
李明启老师饰演的《还珠格格》里的“容嬷嬷”，而这个角色，可以说在所有的坏人角色中，最经典的了。
Wei等东说念主（2022b）发现，通过在演示中添加渐渐推理经过，不错提高LLMs的推聪敏商，这被称为念念维链指示。CoT指示使模子好像更精准地统一问题的复杂性和推理经过。此外，模子生成了一系列推理法子，这为咱们提供了对模子领会经过的透明视图，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等东说念主，2023年）中的公式界说。假定有一个问题Q，一个指示T和一个概率谈话模子PLM。模子将问题和指示看成输入，给出意义R和谜底A。咱们起原考虑高下文场景，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，演示包含推理经过，咱们需要最大化谜底A和意义R的可能性，如公式(3,4,5,6)所示。
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3 基准测试
3.1 数学推理
数学推理通俗用来权衡模子的推聪敏商。早期的基准测试包含浮浅的算术运算（Hosseini等东说念主，2014年；Koncel-Kedziorski等东说念主，2015年；Roy和Roth，2015年；Koncel-Kedziorski等东说念主，2016年）。Ling等东说念主（2017年）以当然谈话体式绮丽了推理经过，而Amini等东说念主（2019年）在AQUA的基础上，通过以步履体式绮丽推理经过进行了构建。自后的基准测试（Miao等东说念主，2020年；Patel等东说念主，2021年；Cobbe等东说念主，2021年；Gao等东说念主，2023年）包含了更复杂和种种化的问题。（Zhu等东说念主，2021年；Chen等东说念主，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等东说念主，2021年；Mishra等东说念主，2022a,b年）和阅读统一体式的基准测试（Dua等东说念主，2019年；Chen等东说念主，2023年）。最近，（Yu等东说念主，2021a年）通过使用眉目推理和知识，赋予了预覆按模子数学推理的智商。
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3.2 学问推理
学问推理是基于通俗在日常生计天下中精深明白和精深感知的知识进行推断、判断和统一的经过。怎么获取和统一学问知识是模子面对学问推理时濒临的主要穷苦。很多基准测试和任务都会聚在学问统一上（Talmor等东说念主，2019年，2021年；Bhakthavatsalam等东说念主，2021年；Mihaylov等东说念主，2018年；Geva等东说念主，2021年；Huang等东说念主，2019年；Bisk等东说念主，2020年），事件时期学问推理（Rashkin等东说念主，2018年；Zhou等东说念主，2019年）和学问考据（Wang等东说念主，2019年）。
3.3 绮丽推理
这里的绮丽推理专指模拟一些对东说念主类来说浮浅但对LLMs来说具有挑战性的浮浅操作。终末一个字母串联、抛硬币和回转列表（Wei等东说念主，2022b年）是最常用的绮丽推理任务。此外，和洽基准测试BigBench（Srivastava等东说念主，2022年）和BigBench-Hard（Suzgun等东说念主，2023年）也包含了几个绮丽推理数据集，如景况追踪和对象计数。
3.4 逻辑推理
逻辑推理分为演绎推理、归纳推理和溯因推理（Yu等东说念主，2023a年）。演绎推理从一般前提中推导出论断（Liu等东说念主，2020年；Yu等东说念主，2020年；Tafjord等东说念主，2021年；Han等东说念主，2022年）。归纳推理从特殊案例中推导出一般论断（Yang等东说念主，2022年）。溯因推理为不雅察到的气候提供合理的解释（Saparov和He，2023年）。
3.5 多模态推理
在现实天下中，推理还触及除文本除外的其他模态信息，其中视觉模态最为精深。为此，漠视了很多视觉多模态推理的基准测试（Zellers等东说念主，2019年；Park等东说念主，2020年；Dong等东说念主，2022年；Lu等东说念主，2022年），其中ScienceQA（Lu等东说念主，2022年）注释了推理经过，是使用最庸俗的视觉多模态推理基准测试。视频多模态推理（Lei等东说念主，2020年；Yi等东说念主，2020年；Wu等东说念主，2021年；Xiao等东说念主，2021年；Li等东说念主，2022a年；Gupta和Gupta，2022年）更具挑战性，因为它与视觉多模态推理比较引入了罕见的时期信息。
3.6 方针
准确率 准确率用于评估模子在分类任务上的智商，通俗用于多项聘请（Ling等东说念主，2017年；Mihaylov等东说念主，2018年；Liu等东说念主，2020年；Lu等东说念主，2022年）和瑕瑜（Talmor等东说念主，2021年；Geva等东说念主，2021年；Han等东说念主，2022年）任务。
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EM和F1 EM和F1是用于评估目田体式（Mishra等东说念主，2022a年；Wang等东说念主，2019年；Yi等东说念主，2020年）和跨度索求（Dua等东说念主，2019年；Zhu等东说念主，2021年；Mishra等东说念主，2022b年）任务的方针。两者都在词符级别上计较。
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其中P和R分别代表精准度和调回率，EM计较预测和谜底透顶一样的比例。
iba色碟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，具体描绘如下。
4.1.1 手动XoT
尽管大型谈话模子通过指示进行极少样本的高下文体习，但在推理任务中仍有松手。为了探索大型谈话模子的潜在推聪敏商，一种圭表方法是在示例中提供不同体式的念念考。
Wei等东说念主（2022b）初次漠视念念维链指示（Few-shot CoT），通过手动提供当然谈话体式的意义来演示。为了进一步确保推理经过中的笃定性并减少推理旅途和谜底之间的不一致性，PAL（Gao等东说念主，2023）、PoT（Chen等东说念主，2022a）和NLEP（Zhang等东说念主，2023e）诈欺编程谈话看成注释意义，将问题科罚转变为可履行的Python步履。同期，为了同期诈欺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等东说念主，2023）使用零样本念念维链指示生成多个代数抒发式或Python函数，这些不错相互考据并提高拆开的可靠性。此外，由于示例中的推理复杂性，如包含更多推理法子的链，会导致性能进步，Fu等东说念主（2023a）漠视了基于复杂度的指示，其中在高复杂度意义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经过来推广高下文体习。它们允许LLMs效法并生成推理旅途。尽管手动XoT方法为东说念主类统一和复杂任务（如数学推理、学问推理、绮丽推理等）提供了更大的可解释性和可靠性，但手动注释意义需要权臣的老本，并存在诸如示范聘请难得和任务泛化等症结。具体来说，不同的任务需要不同形式的示范。因此，其他责任尝试自动构建推理旅途，如在§4.1.2中询查的。
4.1.2 自动XoT
念念维链指示（Wei等东说念主，2022b）通过在极少样本建筑中使用特定任务示例激励了LLMs的复杂推聪敏商，这松手了可推广性和泛化智商。为了减少手工制作的极少样本示例的老本，Kojima等东说念主（2022）漠视了零样本CoT，通过在问题后引入一个魔法短语“让咱们一步步来”，使LLMs好像以零样本的形式生成推理链。然则，零样本CoT存在推理旅途质料差、不实多的问题。由于示范的种种性在推理链生成中起着至关进犯的作用，Auto-CoT（Zhang等东说念主，2023f）通过聚类和代表性示例聘请自动生成示范，提高了种种性并一致性地匹配或逾越了Few-shot CoT的性能。COSP（Wan等东说念主，2023）引入了问题的输出熵来补助示范聘请。Xu等东说念主（2023）漠视了Reprompting，通过迭代使用Gibbs采样来找到灵验的CoT指示。同期，推理链中的一些不实来自遗漏法子的不实，Wang等东说念主（2023f）将零样本CoT推广到计算和科罚（PS）指示，通过联想一个计算将系数这个词任务差异为更小的子任务，并字据计算履行子任务，带有更详备的指示。LogiCoT（Zhao等东说念主，2023c）使用绮丽逻辑来考据零样本推理经过，从而减少推理中的不实。此外，PoT（Chen等东说念主，2022a）也探索了谈话模子，如Codex，通过添加“让咱们一步步编写Python步履...”，在零样本建筑中生成可履行的Python步履来科罚数学问题，这减少了中间推理法子中的不实。一些责任引入了代理来科罚推理问题。举例，Agent Instruct（Crispino等东说念主，2023a）诈欺代理生成与任务关联的、有信息量的指示，带领LLMs履行零样本推理。
与手动XoT不同，自动XoT使用零样本指示工程或采样，是可推广的，而且不错在莫得东说念主类搅扰的情况下在领域之间泛化。然则，由于艰辛东说念主类对王人，自动生成的念念维链濒临质料差、幻觉和事实不一致等挑战。因此，以半自动形式构建XoT是必要的，这在§4.1.3中先容。
4.1.3 半自动XoT
半自动XoT方法伙同了手动和自动构建方法的优点。Shao等东说念主（2023）漠视了合成指示，诈欺少数东说念主工注释的示例来指示模子通过轮流的前向-后向经过生成更多示例，并聘请灵验的示范以激励更好的推理，缓解了AutoCoT中艰辛东说念主类对王人的问题。尽管之前的责任科罚了手动注释的问题，示范聘请也不错权臣影响性能。Automate-CoT（Shum等东说念主，2023）经受强化学习与方差裁汰的战术梯度战术来计算黑盒谈话模子中每个示例的进犯性，激励更好的示范聘请。同样，Lu等东说念主（2023b）漠视了PromptPG，它诈欺战术梯度来学习在表格推理中聘请示范。Ye和Durrett（2023）起原使用两个代理方针来评估每个示例，然后在示例中搜索以找到在银标开采会聚产生最好性能的示范。同期，Pitis等东说念主（2023）漠视了Boosted Prompting，这是一种指示集成方法来提高性能，它在遭遇现时示范难以处理的问题时，通过迭代推广示例。Zou等东说念主（2023）引入了Meta-CoT，它字据问题类别自动聘请示范，摒除了特定任务指示联想的需求。
半自动XoT方法减少了手动绮丽的责任量，同期引入了东说念主类对王人信号和示范聘请战术，增强了推理的智商和巩固性。此外，它还竣事了老本效益高的领域泛化。然则，示范聘请问题尚未透顶科罚，需要更多的力图和预计。
4.2 XoT结构变体
最原始的念念维链是一个链式结构，用当然谈话描绘中间推理法子。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展示了推理的发展经过，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等东说念主，2023年）和 PoT（Chen等东说念主，2022a）引入编程谈话来描绘推理经过，从而将推理问题转变为可履行步履的竣事，以取得最终谜底。由于步履履行是笃定性的而且好像准确履行算术计较，这种方法在数学推理中阐述出色。此外，绮丽序列是另一种念念维默示类型。绮丽链（Chain-of-Symbol，Hu等东说念主，2023a）在贪图时期用简化的绮丽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等东说念主，2023）将算法智商注入模子，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等东说念主，2023b）的高大搜索空间，简约了计较资源并取得了出色的性能。
树状结构 原始的链式结构内容上松手了探索范围。通过伙同树状结构和树搜索算法，模子取得了在推理经过中灵验探索和回溯的智商（Long，2023；Yao等东说念主，2023b），如图2(e)所示。伙同对中间念念维的自我评估，模子不错竣事全局最优解。ToT（念念维链）的推理经过触及不笃定性，这可能导致级联不实。TouT（Mo和Xin，2023）在推理中引入了蒙特卡洛dropout，考虑了不笃定性。Yu等东说念主（2023b）深入预计了访佛的问题，诈欺它们的科罚决策进步LLMs复杂的推聪敏商。这些访佛的问题呈现出树状结构，最终汇聚科罚主要问题。然则，现时的念念维树在聘请任务上有很大的局限性，需要为每个任务联想特定的指示，这破裂了它的庸俗应用。SoT（Ning等东说念主，2023）是树状结构的另一种变体，它将问题分解为不错并行处理并同期科罚的子问题，以加速推理速率。然则，它的实用性仅限于可并行分解的问题，不适用于复杂推理任务。
图状结构 与树比较，图引入了轮回和环，带来了更复杂的拓扑关联，并允许建模更复杂的推理，如图2(f)所示。GoT（Besta等东说念主，2023；Lei等东说念主，2023a）将中间念念维视为图中的节点，伙同探索和回溯操作，并与念念维树比较罕见引入了团聚和细化操作。罕见的操作，团聚和细化，在复杂任务中激励了更好的推理。然则，它濒临着与念念维树一样的逆境，即任务松手和较差的泛化智商。此外，它的推理老本增多了。与明确构建念念维图的GoT不同，ResPrompt（Jiang等东说念主，2023a）在指示文本中引入了念念维之间的残差畅达，允许不同法子的推理相互交互。
跟着模子从线性链过渡到眉目化的树和复杂的图，念念维的相互作用渐渐变得愈加复杂，从而渐渐增强了科罚复杂问题的智商。然则，跟着拓扑复杂性的增多，关联方法对任务聘请施加了更多松手，导致它们的泛化智商权臣裁汰，使其应用变得难得。将基于复杂拓扑结构的方法推广到通用领域是将来预计濒临的一个主要挑战。
4.3 XoT增强方法
在本节中，咱们将先容XoT增强方法。所有，咱们将提供五个类别的概述，分别是添加考据和细化（4.3.1节）、问题分解（4.3.2节）、诈欺外部知识（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 考据和改进
念念维链推理时常倾向于产生幻觉，产生不实的推理法子。中间推理法子中的不实又可能触发一系列不实。引入考据以取得响应，随后字据这些响应细化推理经过，不错灵验地缩小这种气候，访佛于东说念主类反念念的经过。图3描绘了考据和细化的概述。
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图3：考据和改进减少推理中的级联不实。
VerifyCoT（Ling等东说念主，2023年）联想了一种当然步履，这是一种演绎推理体式，允许模子产生准确的推理法子，每个后续法子严格基于前一步。DIVERSE（Li等东说念主，2022c）使用投票机制来铲除不实谜底，然后对每个推理法子进行细粒度的考据。SCREWS（Shridhar等东说念主，2023）觉得后修改的拆开并不一定优于原始拆开，因此它引入了一个聘请模块来在原始和修改之间聘请更好的拆开。为了便于知识密集型任务，Verify-and-Edit（Zhao等东说念主，2023a）引入外部知识来重新推理不笃定的示例，减少推理中的事实不实。一些预计力图尝试挖掘模子的里面知识。为了科罚事实不实，一些预计尝试挖掘LLMs的内在知识。他们在回答问题之前从模子中获取知识（Dhuliawala等东说念主，2023年；Zheng等东说念主，2023年）。Ji等东说念主（2023年）进一步考据了内在知识的正确性，Liu等东说念主（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等东说念主（2022年）迭代地使用先前的推理拆开看成指示，直到模子给出一致的谜底。Paul等东说念主（2023年）覆按一个品评模子来提供对于推理经过的结构化响应。Self-Refine（Madaan等东说念主，2023）履行迭代自我响应和细化以缩小推理中的不实。与Self-Refine比较，Reflexion（Shinn等东说念主，2023）引入了强化学习进行反念念，这也带来了决策智商。同期，一些责任引入了反向推理（Yu等东说念主，2023a）进行考据。
RCoT（Xue等东说念主，2023）字据推理链重构问题，其与原始问题的不一致性深切了推理经过中的不实。FOBAR（Jiang等东说念主，2023b）和Self Verification（Weng等东说念主，2022）通过从谜底中推断问题中的条目进行考据。FOBAR推断问题中的变量，而Self Verification推断问题中的条目。然则，Huang等东说念主（2023a）发现LLMs在莫得外部响应的情况下难以自我改革，以致可能导致性能下落。
LLM推理是一个无监督经过，在中间推理法子中来自响应信号的带领在提高推理中起着至关进犯的作用。来自响应信号的带领不错灵验地减少推理中的幻觉气候。在获取适合的响应并字据该响应进行准确改革方面仍有很大的预计空间。
4.3.2 问题分解
X-of-thought推理的内容在于其渐渐科罚问题。然则，原始的念念维链推理方法并莫得明确地剥离出渐渐推理经过，仍然使用一次性生成。在本节中，咱们将询查问题分解方法，该方法明确地渐渐科罚问题。概述如图4所示。
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图 4：问题分解通过渐渐科罚浮浅的子问题来科罚复杂问题。
Wang等东说念主（2022a）迭代地从模子中获取知识，皇冠hg1088官方在多跳QA中取得进展。Zhou等东说念主（2023b）漠视了Least-to-Most指示，起原以自顶向下的形式将问题分解为子问题，随后，它一次科罚一个子问题，并诈欺它们的科罚决策来促进后续子问题。Successive Prompting（Dua等东说念主，2022）采选了与Least-to-Most指示访佛的方法，不同之处在于它经受了交错的子问题和谜底的分解，而不是两阶段分解。上述方法莫得为种种子问题制定定制科罚决策。Decomposed Prompting（Khot等东说念主，2023）联想了一个模块化分享库，每个库挑升针对一类子问题，不错为不同类别的子问题定制更灵验的科罚决策。除了一般任务，一些责任专注于表格推理中的问题分解。BINDER（Cheng等东说念主，2023）以神经绮丽形式将推理映射到步履，并通过步履履行器（如Python或SQL）取得最终谜底。Ye等东说念主（2023）引入了DATER，它将大型表格分解为较小的表格，将复杂问题分解为浮浅问题。前者减少了不关联信息，后者减少了推理的复杂性。
平直回回复杂问题可能是具有挑战性的。通过将问题分解为浮浅的子问题并渐渐科罚它们，难度裁汰了。此外，每个子问题都不错追忆到特定的推理法子，使推理经过愈加透明和可解释。现时的责任大多使用自顶向下的分解战术，而基于反向推理的自底进取分解战术仍有待在将来的责任中探索。
4.3.3 诈欺外部知识
模子内参数化的知识是有限的且过期的。因此，在面对知识密集型任务时，时常发闯祸实不实。引入外部知识不错缩小这种气候，如图5所示。
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皇冠hg86a
图5：引入外部知识不错减少推理中的事实不实。
Lu等东说念主（2023a）在指示中引入多谈话辞书以增强机器翻译。Li等东说念主（2023d）漠视了知识链（CoK-Li），通过查询生成器从知识库中获取结构化知识以履行知识沟通推理。Wang等东说念主（2023b）（CoK-Wang）也从知识库中检索结构化知识。此外，它计算了推理链的事实性和至意度，并指示模子重新念念考不成靠的推理，这缩小了CoK-Li中的知识检索不实。KD-CoT（Wang等东说念主，2023c）通过多轮QA方法科罚事实推理问题。他们联想了一个响应增强的检索器，在每轮QA中检索关联外部知识以校准推理经过。其他预计使用模子我方的挂念看成外部知识。举例，Memory-of-Thought（Li和Qiu，2023）起原进行预念念考，将高置信度的念念维保存到外部挂念，在推理时期，它让LLM回忆关联挂念以补助推理。
模子中的参数化知识在预覆按收尾时固定，这导致其在知识容量和知识更新方面的不及。固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科罚决策。要从根柢上科罚这个问题，握续学习（Lange等东说念主，2022年；Wang等东说念主，2023g）是将来预计责任的一个有但愿的路线。
4.3.4 投票和名次
由于生成经过中固有的当场性，LLM推理阐述出当场性和不笃定性。通过多种抽样战术，不错灵验缩小这个问题，如图6所示。
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图 6：投票和排序通过从多个采样中聘请最终谜底来减少不一致性。
一些方法经受名次，如（Cobbe等东说念主，2021年），它覆按一个考据器通过名次聘请高置信度的推理链。同期，其他方法通过投票机制聘请推理链。Self-consistency（Wang等东说念主，2023j）通过基于最终谜底的采样推理链的多数投票聘请最一致的谜底。此外，（Fu等东说念主，2023a）漠视了Complex CoT，它诈欺基于复杂度的投票战术，倾向于聘请由更复杂的推理链生成的谜底。然则，基于谜底的投票机制莫得考虑推理链的正确性。
Miao等东说念主（2023年）在投票时考虑了推理法子，这不错同期取得一致的谜底和委果赖的推理经过。此外，为了考虑跨链中间法子之间的关联，Yoran等东说念主（2023年）在推理链之间搀杂信息，并聘请最关联的事实对多个推理链进行元推理。GRACE（Khalifa等东说念主，2023年）通过对比学习覆按一个辩认器，并使用这个辩认器对每个中间推理法子进行名次。昔时的方法基于概率散播进行抽样，而Diversity-of-Thought（Naik等东说念主，2023年）通过使用不同的指示指示取得多个推理旅途。
从集成学习中招揽灵感，随后进行投票和名次的多重抽样作念法有助于减少不笃定性。此外，与单样本方法比较，它展示了权臣的性能进步。多重抽样与投票已成为现时X-of-thought预计中的常用手艺。将推理链整合到投票中仍然是将来预计的一个进犯领域。
4.3.5 成果
LLM推理和手动注释的推理链带来了崇高的支拨。Aggarwal等东说念主（2023年）通过动态治愈样本数目提高自一致性，这不错在旯旮性能下落的情况下权臣裁汰推理老本。Ning等东说念主（2023年）并行地分解问题并同期处理它们，减少了推理时期支拨。但它无法处理复杂问题。Zhang等东说念主（2023b）通过聘请性跳过一些中间层并随后在另一个前向传递中考据草稿来加速推理。Diao等东说念主（2023年）模仿了主动学习的念念想，对具有高不笃定性的示例进行注释，减少了东说念主工注释老本。大鸿沟谈话模子展示了高大的智商，但它们也带来了高大的支拨。在将来的预计责任中，均衡性能和支拨之间的权衡可能需要大批的温存。
5 前沿应用
5.1 器具使用
www.crownbetssitezonezone.com尽管大型谈话模子（LLMs）展示了庸俗的知识，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，以及艰辛复杂的推聪敏商，如数学计较或绮丽推理。通过赋予LLMs使用外部器具的智商，不错增强模子的推聪敏商并整合外部知识，使其好像进行信息检索和环境交互。
MRKL（Karpas等，2022年）引入了一种包含可推广模块（称为内行）和路由器的新框架。这些内行不错是神经集合或绮丽体式。然则，这项预计主要会聚在观点化和挑升针对数学计较覆按LLM，而莫得深入竣事其他模块内容。TALM（Parisi等，2022年a）和Toolformer（Schick等，2023年）将文本为中心的方法与补助器具伙同，以增强谈话模子的智商。他们经受自监督机制启动性能增强，从一组有限的器具指示运转。访佛地，HuggingGPT（Shen等，2023年）诈欺视觉和语音模子处理来自不同模态的信息，从而赋予LLMs多模态统一和生成的智商。另一个问题是怎么聘请适合的器具。LATM（Cai等，2023年）使LLMs好像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托福器具的基础和履行，从而考虑器具使用的成果。
然则，将用户恳求调动为API样子通俗并破裂易。上述现存方法在促进屡次器具调用和改革查询不实方面存在局限性。为了科罚这个问题，ReAct（Yao等，2023年c）整合了推理和行径的上风，相互增强和补充，提高了问题科罚智商。ART（Paranjape等，2023年）使用任务库聘请关联的器具使用和推理链。MM-REACT（Yang等，2023年）进一步诈欺视觉内行竣事多模态推理和行径。
上述预计责任会聚在联想器具（或API）以增强LLMs在各个领域的智商。将XoT与器具伙同灵验轻视了LLMs濒临的挑战。X-of-thought推理使模子好像灵验地引出、追踪和更新行径计算，同期管束额外情况。同期，行径操作促进模子与外部资源（如知识库和环境）的交互，使其好像采集罕见信息。为了评估器具的智商，API-Bank（Li等，2023年c）和MetaTool（Huang等，2023年c）引入了轮廓基准，提供了评估器具增强型LLMs性能和灵验性的坚实基础。
皇冠最新网址公布5.2 贪图
最近热门中，明星选手XXX展现出超凡实力，成为所有人眼中焦点。然而，有些认为中使用禁用药物，传闻赛后很快传开。LLMs在平直提供复杂问题的准确谜底方面濒临挑战，需要将其分解为连气儿的法子和子任务。固然念念维链（CoT）提供了一种浮浅的贪图方法，但在科罚高度复杂的问题时却显得不及，且艰辛通过回溯评估和改革不实的智商。
很多预计将念念维链的框架推广到种种体式，以进一步增强贪图智商。树形念念维（Tree-of-Thought，Yao等，2023b）使LLMs好像在树中考虑多种推理旅途并自我评估以笃定下一步碾儿动。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手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）也将问题差异为树，并通过蒙特卡洛树搜索算法进行探索，使用LLMs看成天下模子和推理代理。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诈欺外部图神经集合进行组织。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有助于分解复杂问题并诈欺专科模子进行贪图，然后将拆开调动为当然谈话供LLM处理。然则，需要注视的是，这些方法使用树/图/PDDL节点来默示念念维，这在默示体式上有局限性，只可处理特定的贪图问题。
另一种手艺是提高模子改革不实和总结历史教训的智商。自我改进（Self-Refine，Madaan等，2023年）经受了一种专有的方法，即使用归并模子评估并响应模子生成的输出。反念念（Reflexion，Shinn等，2023年）使模子好像反念念并改革之前行径中的不实，访佛于文本样子的强化学习，并将挂念差异为永恒和短期因素。然则，当出现计算外不及时，Reflexion无法更新计算。AdaPlanner（Sun等，2023年）引入了自适合闭环计算改进，字据环境响应迭代细化任务计算。ISR-LLM（Zhou等，2023年c）将自我改进与PDDL伙同，在万古期功令任务中取得了更高的见效劳。同期，LATS（Zhou等，2023年a）诈欺基于谈话模子的蒙特卡洛树搜索进行更活泼的贪图经过。
贪图不错活泼地与器具（Ruan等，2023年）或代理（Crispino等，2023年b）伙同，以丰富推聪敏商。ToRA（Gou等，2023年）联想了带有外部器具的数学专科代理，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动为文本，从而提高推理成果并减少不实传播。
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，股东了传统功令贪图的发展。另一方面，一些方法伙同了行径、贪图、反念念或器具，旨在增强LLMs的永恒贪图和抗不实智商。
5.3 念念维链蒸馏
通过蒸馏推理法子，大型谈话模子（LLM）不错自我改进以科罚复杂问题。Huang等（2022年）经受了一种自一致性LLM，从未绮丽数据生成念念维链。随后诈欺这些链条微调模子，增强其庸俗的推聪敏商。Zelikman等（2022年）漠视了STaR，一种使用自轮回沟通战术改进谈话模子推聪敏商的小样本学习方法。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智商，在袖珍模子中进展有限。然则，通过蒸馏等手艺进步袖珍模子的念念维链智商是可行的。Magister等（2023年）展示了通过使用较大考验模子生成的推理链微调T5，并使用外部计较器科罚谜底，不错权臣提高种种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种种性。
很多力图旨在通过使用未标注（或很少标注）数据和自一致性（Wang等，2023j）来减少东说念主工老本。Hsieh等（2023年）使用指示从极少标注/未标注数据生成谜底，然青年景意义，指示谈话模子为给定谜底提供推理。SCoTD（Li等，2023年）发现，从考验模子中为每个实例采样多条推理链对于提高学生模子的智商至关进犯。SCOTT（Wang等，2023h）在生成考验模子的意义时使用对比解码（Li等，2022b；O'Brien和Lewis，2023年）。此外，为了科罚快捷形式问题，它在覆按学生模子时经受反事实推理目的。DialCoT（Han等，2023年）将推理法子分解为多轮对话，并使用PPO算法聘请正确旅途。Jie等（2023年）；Wang等（2023i）为数学问题添加了特殊绮丽。这种高眉目信息提高了推理法子的一致性。
上述预计经受了分享范式，通过具有更高推聪敏商的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战术，举例诈欺多条采样旅途、一致性或对比解码，蒸馏经过的灵验性得以提高，这带来了生成推理链的种种性和准确性，最终故意于向较小模子的蒸馏经过。值得注视的是，谈话模子在多维智商上存在复杂的权衡和均衡。Fu等（2023年b）强调，通过蒸馏增多任务特定的念念维链智商可能会对模子科罚庸俗问题的性能产生不利影响。
6 将来标的
固然念念维链推理在很多任务中阐述出了权臣的性能，但仍有一些挑战需要进一步探索。在本节中，咱们简要概述了将来预计的三个有出路的标的：多模态念念维链推理（§6.1）、委果的念念维链推理（§6.2）和念念维链推理表面（§6.3）。
6.1 多模态念念维链
从单一模态的文本到视觉-文本的多模态调动引入了更丰富的信息，同期也带来了更多的挑战。一些预计尝试通过微调多模态模子在多模态场景中生成高质料的念念维链来探索念念维链推理。Multimodal-CoT（Zhang等，2023年g）起原微调多模态模子生成念念维链，然后在这些意义上进行推理以取得最终谜底。然则，它受到推理经过线性松手的影响，而且在不同模态之间的交互方面存在难得。为了科罚Multimodal-CoT遭遇的挑战，Yao等（2023年d）漠视了念念维图（Graph-of-Thought，GoT），将念念维经过建模为图。它将推理链解析为念念维图，通过捕捉违警律解释的信拒却互，使念念维经过的默示愈加委果。这一措施通过图形结构冲破了线性结构的松手，并进一步提高了性能。此外，Yao等（2023年a）漠视了超图念念维（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智商。同期，一些责任经受了基于知识蒸馏的方法。T-SciQ（Wang等，2023年d）从LLM生成高质料的念念维链意义看成微调信号，并引入了一种新颖的数据搀杂战术，以生成适用于不同问题的灵验样本。
上述预计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。咱们觉得，伙同高下文体习的视频多模态推理当该成为将来预计的要点。一方面，与图像比较，视频引入了罕见的时期信息，具有内在的链条关联。通过念念维链推理，不错当然地畅达不同帧中的信息，显式建模时期关联，这相配允洽视频多模态推理。另一方面，小模子在智商上有限，需要微调智力取得念念维链智商。更倒霉的是，多模态推理链难以获取，这进一步加重了挑战。比较之下，现时的视觉-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）具有苍劲的视觉-谈话统一智商，照旧好像在文本和图像交错的高下文中进行学习。它们为伙同高下文体习的念念维链推理提供了坚实基础。诈欺念念维链进行视频推理仍然是一个未被充分探索的领域，唯有少数预计触及。CoMT（Hu等，2023年b）在视频推理中伙同了快念念维和慢念念维，并引入了贪图的树搜索战术，初次在视频多模态推理中应用了念念维链。
尽管一些预计照旧运转诈欺念念维链推统一决多模态推理任务，但之前的责任仅温存于怎么构建高质料的微调数据，仍有些许挑战需要科罚：
- 怎么统一视觉息兵话特征以引出更好的多模态统一。
- 如安在不进行微调的情况下使用VLMs进行念念维链推理。
- 怎么将图像多模态推理适合到视频多模态推理。
6.2 委果度
大批预计标明，念念维链推理可能导致幻觉气候，如事实不实和高下文不一致。考虑到谈话模子内容上属于统计模子，而且由于数据噪声和知识淡忘等因素，幻觉气候是不成幸免的。
游戏皇冠现金一些责任专注于缩小事实不实。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不实的链条，但不进行改革。Wang等（2023年b）经受了访佛的方法，不同之处在于罕见引入了反念念机制以改革低评分的推理。Zhao等（2023年a）通过一致性过滤掉低置信度的推理，并带领模子基于关联外部知识重新推理。固然上述方法在知识密集型任务中阐述精深，但在科罚高下文不一致性挑战方面却有所不及。Zhang等（2023年d）探索了推理经过中幻觉滚雪球气候。其他一些预计旨在科罚不一致性问题。Radhakrishnan等（2023年）不雅察到，模子在处理浮浅问题时更为委果。因此，通干涉题分解来提高委果度。Faithful CoT（Lyu等，2023年）起原生成绮丽推理链，然后笃定性地履行绮丽函数，以缩小推理不一致性。Lanham等（2023年）探讨了影响委果度的因素，提供了教训性视角。预计发现，不同任务的委果度不同，跟着模子鸿沟的增多，委果度下落。CoNLI（Lei等，2023年b）漠视了一种后剪辑战术以减少幻觉。SynTra（Jones等，2023年）在易引发幻觉的合成数据集上进行前缀调优，然后将此智商变调到施行任务中。
尽管在科罚大型谈话模子幻觉问题上作念出了很多力图，这些责任仅在某种进度上缓解了问题。要透顶提高峻型谈话模子的委果度还有很长的路要走。咱们总结了将来的预计标的如下：
- 提高识别推理经过中的幻觉气候的智商。
- 提高外部知识检索和诈欺的准确性，以减少事实不实。
- 提高识别和改革高下文不一致和逻辑不实的智商，这更具挑战性。
- 怎么从根柢上摒除幻觉气候，举例通过特定的预覆按方法。
6.3 念念维链表面
尽管念念维链推理阐述出了令东说念主印象深刻的智商，但仍然艰辛对于按照指示生成念念维链的全面解释。
一些预计从教训角度脱手，可看成施行带领。Madaan和Yazdanbakhsh（2022年）将指示分解为三个部分：绮丽、模式和文本，通过反事实指示探索念念维链的影响。Wang等（2023年a）分析了示范聘请的影响。他们发现，推理链的正确性影响很小，而与问题的关联性和正确的推理功令很进犯。Tang等（2023年）探索了语义的作用。预计发现，念念维链推理在很猛进度上依赖于预覆按时期引入的语义知识，在绮丽推理方面阐述欠安。
其他一些预计从表面上分析，探索潜在的旨趣和里面机制。Li等（2023年e）将念念维链推统一构为一个多法子组合函数。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）表面解说了一个固定大小的Transformer足以完成计较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聪敏商，跟着中间推理法子数目的增多，改进幅度也增多。Wu等（2023年）诈欺基于梯度的特征归因方法探索念念维链对输出的影响。拆开标明，念念维链对问题中的扰动和变化阐述出鲁棒性。此外，有一些不雅点觉得，念念维链智商源自预覆按阶段的代码数据（Madaan等，2022年；Zhang等，2023年c），但现在莫得系统的责任来阐述这一不雅点。
现时对念念维链表面的预计仍处于初步探索阶段。咱们总结了将来的预计标的如下：
- 探索念念维链智商的来源，以竣事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，并探索其智商规模。
7 询查
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形式：(1) 手动标注推理链。 (2) 模子自动生成推理链。 (3) 半自动生成，诈欺极少手动标注的推理链进行自动推广。
咱们不雅察到，手动构建方法（Wei等，2022b；Gao等，2023年）濒临与高下文体习访佛的挑战，即示范聘请、指示样子化等（Dong等，2023年）。这导致其应用难得重重，而且破裂了跨不同任务的变调智商。自动构建方法（Zhang等，2023年f；Chen等，2022年a；Xu等，2023年）艰辛高质料标注的带领，导致性能不及。获利于手动标注带来的信号，半自动方法（Shum等，2023年；Shao等，2023年）不错通过自沟通和访佛手艺生成高质料的推理链，灵验科罚了以往方法濒临的挑战。在取得优异性能的同期，还能精真金不怕火竣事跨不同任务的变调。
7.2 考据/改进与贪图的比较
贪图方法与基于考据/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经过的响应来治愈和改进行径。区别在于贪图方法包括决策经过，而基于考据/改进的方法仅科罚中间不实，而不触及更高眉目的领会经过。
皇冠足球LLM的推理经过通俗存在幻觉，导致事实和逻辑不实。基于考据和剪辑的方法（Ling等，2023年；Zhao等，2023年a；Madaan等，2023年；Shinn等，2023年）考据推理经过的正确性并改进可能导致幻觉的推理法子。通过考据和改进，大大减少了推理经过中的连锁不实和幻觉气候。
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经过。他们评估中间推理法子以获取响应，并基于响应进行探索和回溯，以在全局层面上取得更优的科罚决策。其专科化在于处理复杂问题，尽头是在面对复杂的多跳推理和贪图任务时，好像取得权臣的性能。
7.3 弥补固有弱势
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、算术不实和不一致的推理。这些问题不错通过将特定职责交付给专用模块或模子来精巧地躲藏。
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）诈欺知识库、搜索引擎和怒放域问答系统等外部知识资源。一些责任引入了计较器来科罚算术不实（Schick等，2023年；Karpas等，2022年；Parisi等，2022年b）。代码履行是笃定性的，一些责任通过引入代码履行器提高推理经过的一致性（Gao等，2023年；Chen等，2022年a；Bi等，2023年；Imani等，2023年）。咱们觉得，将LLM用作中央贪图和推理的代理，将特定子任务交付给专用子模子，是将来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
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联想的责任。Katz等（2022年）；Zhang等（2022年）提供了基准和资源。一些责任教训性地解说了念念维链指示的灵验性（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）、情谊分析（Fei等，2023年）、句子镶嵌（Zhang等，2023年a）、摘录（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，一些预计诈欺特定的预覆按来增强某些智商，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预计进行了庸俗的侦探，提供了对该领域的全面记忆。咱们先容了广义念念维链（X-of-Thought）的观点，并从多个角度谛视了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预计濒临的挑战，并瞻望了将来的前途。据咱们所知，这项侦探是对念念维链推理的初次系统性探索。咱们的目的是为对念念维链推理感兴味的预计东说念主员提供全面的概述，但愿这项侦探能促进该领域的进一步预计。
Chu Z澳门巴黎人彩票网, Chen J, Chen Q, et al. A survey of chain of thought reasoning: Advances, frontiers and future[J]. arXiv preprint arXiv:2309.15402, 2023.
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