Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting
ArXiv ID: 2402.10200
作者: Xuezhi Wang, Denny Zhou
发布日期: 2024-02-15
摘要
大语言模型(LLM)能否在没有链式思维(CoT)等提示技术的情况下有效推理?本文揭示了一个令人惊讶的发现:CoT推理路径本质上就存在于大语言模型中,只需改变解码过程就能引出,无需任何提示。与选择最可能下一个标记的标准贪婪解码不同,我们研究了top-k序列中的替代标记。我们的实验表明,这些替代路径经常包含CoT风格的推理,即使模型没有被明确提示进行逐步推理。我们展示了替代序列中CoT路径的存在与模型置信度相关,并且模型通常具有在默认贪婪输出中未表达的内在推理能力。这一发现具有重要意义:它表明大语言模型拥有可通过解码策略而非提示工程访问的潜在推理能力,并提供了一种在没有提示技术混淆的情况下评估模型内在推理能力的方法。
主要贡献
- 揭示惊人发现:CoT推理路径本就存在于LLM内部,无需显式提示即可通过解码策略引出
- 提出替代解码方法:通过探索top-k序列而非贪婪解码来访问隐藏的推理路径
- 证明CoT路径的存在与模型置信度相关,提供了评估推理能力的新视角
- 区分”表层输出”与”内在能力”:模型具备的推理能力可能未在默认输出中体现
- 为评估LLM的真实推理能力提供了去除提示混淆的新方法
- 挑战传统认知:推理能力不仅依赖提示工程,更取决于如何提取模型内部表示
方法概述
本文采用创新的解码探索方法揭示LLM的内在推理能力:
核心方法:替代序列解码
- 标准贪婪解码: 每步选择概率最高的token,生成单一输出路径
- Top-k解码探索: 保留每步的top-k个候选token,生成k条可能的输出路径
- 假设: 如果模型具备推理能力,那么在这k条路径中应该能找到CoT风格的推理链
实验设计:
- 任务: 在多个推理基准上测试(数学问题、逻辑推理、常识推理)
- 模型: 测试不同规模的预训练LLM(未经CoT微调)
- 对照: 比较贪婪解码输出 vs. top-k路径中最佳推理路径
CoT路径识别:
- 定义标准: 包含明确推理步骤、中间结论、逻辑连接词的输出
- 自动检测: 使用启发式规则或小型分类器识别CoT特征
- 人工验证: 抽样检查自动识别的准确性
关键分析:
- 置信度相关性: 分析CoT路径出现与模型输出置信度(logprobs)的关系
- 路径分布: 统计top-k序列中有多少包含CoT推理
- 性能对比: CoT路径的答案准确率 vs. 贪婪解码准确率
验证实验:
- 消融研究: 改变k值,观察CoT路径发现率的变化
- 跨任务泛化: 在不同类型的推理任务上验证发现
- 模型规模影响: 分析模型大小对内在推理能力的影响
评估指标:
- CoT覆盖率: top-k路径中包含CoT的比例
- 推理增益: 使用CoT路径相对于贪婪解码的准确率提升
- 置信度差异: CoT路径与非CoT路径的平均置信度差
关键洞察:
- 即使在贪婪解码中看不到推理链,模型内部已经编码了推理能力
- 传统的提示工程可能只是在”激活”或”引导”已经存在的能力
- 解码策略可能比提示工程更根本地影响推理表现
个人评价
这是一篇颠覆性的论文,对CoT推理的本质提供了全新视角:
优势:
- 范式转变: 从”如何提示”转向”如何解码”,开辟了提取推理能力的新路径
- 深刻洞察: 揭示推理能力的本质——不是提示创造的,而是提示激活的
- 方法简洁: 仅通过改变解码策略即可访问内在推理,无需复杂的提示工程
- 理论意义: 区分”表层行为”(贪婪输出)与”内在能力”(替代路径),深化对模型的理解
- 评估价值: 提供了评估LLM真实推理能力的去混淆方法,不受提示技巧影响
- 实用潜力: 可开发基于解码的推理增强技术,作为提示工程的补充或替代
局限:
- 计算成本高:探索top-k路径比贪婪解码慢k倍,限制实际部署
- 最佳路径选择:如何在k条路径中自动选择最佳推理链仍是挑战
- 理论解释不足:为什么替代路径包含推理而贪婪路径不包含?缺少深入机制分析
与其他研究的关系:
- 对比《CoT Mirage》: 两篇论文提供了互补视角
- Mirage强调CoT受训练数据限制(外部约束)
- 本文强调内在能力的存在(内部潜力)
- 综合看:模型有潜在能力但受数据和解码策略双重制约
实践应用:
- 推理增强: 可在推理任务中使用beam search等解码策略挖掘更好答案
- 模型评估: 评估模型时应考虑多条路径,而非仅看贪婪输出
- 训练优化: 可设计训练目标让贪婪路径对齐最佳推理路径
哲学思考:
- 这类似人类思维:我们的直觉反应(贪婪解码)可能不同于深思熟虑(探索路径)
- 推理能力可能本就是多路径探索,而非单一线性过程
- 提示工程的作用可能更多是”聚焦注意力”而非”赋予能力”
未来方向:
- 开发高效的多路径推理算法,降低计算成本
- 研究如何训练模型使贪婪路径就是最佳推理路径
- 探索解码策略与提示工程的协同优化
推荐理由: 这篇论文提出了理解LLM推理能力的新视角,其核心洞察——推理能力是内在的,只是表达方式受解码影响——对理论研究和工程实践都有重要启发。它挑战了”提示万能”的观念,提醒我们探索模型内部机制同样重要。对于从事推理研究的学者,这是必读文献。
评分: 4.6/5.0