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

主要观点总结

本文介绍了一项关于大型语言模型（LLMs）的研究，该研究提出了一个推理边界（Reasoning Boundary, RB）框架来量化并优化模型在思维链（Chain-of-Thought, CoT）任务中的推理能力边界。文章介绍了模型的推理边界概念，以及如何通过思维链方法提升模型性能。此外，文章还提出了一些优化策略，包括工具使用、程序化思维、推理路径优化等，并通过实验验证了这些策略的有效性。文章还探讨了模型与任务的扩展性，并展示了如何理解某一模型的优异性能。

关键观点总结

关键观点1: 提出推理边界框架，用于量化大型语言模型的复杂推理能力。

研究者引入了推理边界的概念，定义了模型在特定推理过程中能够处理的任务难度上限。

关键观点2: 介绍思维链方法并研究其重要性。

思维链是一种让模型分步推理复杂问题的方法。面对复杂的推理任务，模型往往会因为信息量大、推理路径复杂而犯错。思维链的逐步推理策略使模型能够处理更具挑战性的任务。

关键观点3: 通过实验验证推理边界的存在性和组合律。

研究者通过实证分析，验证了推理边界在三类任务中的普遍性，并进一步验证了推理边界组合律的广泛适用性。

关键观点4: 提出基于推理边界的CoT优化策略。

为了优化思维链的表现，研究者提出了多种策略，如工具使用、程序化思维、推理路径优化等，并实验证明了这些策略的有效性。

关键观点5: 探讨模型与任务的扩展性，展示如何理解某一模型的优异性能。

文章不仅验证了模型在数学运算、数学推理和多跳问答任务中的推理边界扩展规律，还进一步探索了多语言推理和医疗推理任务中的表现。