一种名为“思维链微调(Reasoning Chain Fine-Tuning,RCFT)”的方法,用于指导小型语言模型进行复杂的推理。该方法的主要思路是:
1. 使用大型语言模型(教师模型)基于prompt生成思维链推理解释,得到推理样本。
2. 过滤和重新格式化生成的样本,得到prompt-completion形式的训练数据。
3. 使用这个训练数据对小型语言模型(学生模型)进行微调。
4. 为了提高效率,文章提出了“多样化推理”的扩展方法,即为每个样本生成多种推理解释,这可以产生更丰富的训练数据。
5. 实验结果表明,RCFT方法可以显著提高小型语言模型在复杂任务上的表现,性能甚至超过教师模型。多样化推理也可以明显提高RCFT的效果。
该方法的主要优点是:
1. 依赖大型语言模型的零样本思维链方法,避免了手工生成推理解释所需的大量人力成本。
2. 与需要定制的训练设置相比,RCFT方法具有很高的任务泛化性。它可以轻松应用于新任务,无需任何任务相关的注释或 Fine-Tuning。
3. RCFT方法克服了零样本方法对巨大模型的依赖,使小型模型也能进行复杂推理。这有利于实际部署和应用。
4. 多样化推理可以最大限度地提高RCFT方法的样本效率,在少量训练数据下也表现出色。
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这篇文章提出的RCFT方法是一个非常有意义的探索,它指出了如何利用大语言模型的思维链推理能力来提高小模型的推理性能,这为实际部署提供了很好的思路。RCFT方法本身也具有很高的通用性和扩展性,值得进行更深入的研究与发展。
[1] @halomaster • 18 Apr 2023, 02:11 GMT
https://zhuanlan.zhihu.com/p/601667082
[2] @halomaster • 18 Apr 2023, 02:24 GMT
https://zhuanlan.zhihu.com/p/608789453
[3] @halomaster • 19 Apr 2023, 00:50 GMT
Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models
https://github.com/amazon-science/mm-cot
[4] @halomaster • 19 Apr 2023, 00:50 GMT
Auto-CoT: Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models (ICLR 2023)
https://github.com/amazon-science/auto-cot
[5] @halomaster • 30 Apr 2023, 08:09 GMT
思维链通常由以下几个逻辑步骤组成：
1. 收集信息：在这个阶段，人们会收集、整理和记录所有可用的信息，以便在后续的步骤中进行分析和处理。
2. 建立假设：在这个阶段，人们会根据已有的信息，建立一些假设或前提，以便在接下来的步骤中进行推理和分析。
3. 推导结论：在这个阶段，人们会根据已有的信息和前提，进行推理和演绎，得出最终的结论或决策。
4. 验证或修改：在思维链中，验证或修改是一个必要的环节。人们会检查推导的结论或决策是否正确，如果发现错误，则会修改或重新推导。
思维链是一种逻辑分析方法，可以帮助人们从已知信息出发，推导出正确的结论或决策。这种方法可以应用于各种领域，如科学、工程、商业、政治等，可以帮助人们更好地理解和解决问题。
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