CoT解码 - 从LLMs中引发推理

这篇指南探讨了最近在大型语言模型（LLMs）领域的一项进展，特别关注一种增强它们推理能力的技术。内容讨论了一种新颖的解码策略，即“思维链”（CoT）推理，使LLMs能够在没有明确提示的情况下进行逐步推理。这种方法在Google DeepMind的一篇论文中详细介绍，并在开源项目optillm中实施，已经在GSM8K等基准测试中显示出显著的性能改进。该指南突出了这种技术的实际应用，提供了一个链接到Google Colab笔记本，供用户进行与Hugging Face模型的实践实验。这一发展意义重大，因为它表明现有的LLMs在推理和问题解决方面具有未开发的潜力，可以通过像CoT这样的创新解码策略来释放。- 讲座介绍了提高LLM推理能力的技术 - Google Deepmind的论文提出了一种新的解码策略，可以实现CoT风格的逐步推理 - 作者在optillm中实现了这种方法，并在Qwen 2.5模型上进行了验证，结果显示cot解码可以从现有的LLM中引出推理能力 - 在optillm中无法使用cot解码代理，需要直接访问模型 - 可以使用Google colab notebook测试任何来自HF的模型