今日arXiv最热NLP大模型论文：无需提示也能推理！Google DeepMind新研究揭示AI内在推理能力

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原标题：今日arXiv最热NLP大模型论文：无需提示也能推理！Google DeepMind新研究揭示AI内在推理能力
关键字：模型,路径,提示,任务,能力
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：9534字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 松果、Python引言：探索无需特定提示的LLM推理能力在人工智能领域，大语言模型（LLMs）已经在各种复杂的推理基准测试中展现出了令人瞩目的性能。传统上，这些推理能力是通过精心设计的提示技术来激发的，例如少量示例提示（few-shot prompting）或零示例提示（zero-shot prompting）。然而，这些方法往往涉及到手动密集的提示工程，限制了它们在不同任务中的通用性。
本项工作探索了一个不同的视角，提出了一个关键的问题：LLMs能否在没有特定提示的情况下有效地进行推理？研究发现一令人惊讶的结果，通过简单地改变解码过程，可以从预训练的LLMs中自然地激发出链式推理（CoT）路径。这种解码修改绕过了CoT提示，并且是完全无监督的，不需要模型调整。
研究还揭示了预训练语言模型固有的推理能力，这一发现与之前侧重于改进提示以促进推理的研究形成了鲜明对比。研究发现，当模型在其解码路径中存在CoT时，对其最终答案的信心增加。利用这种增加的信心，研究者提出了CoT解码方法，以选择更可靠的解码路径，从而在各种推理基准测试中显著提高了模型性能。
实验结果表明

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备行业嗅觉与报道深度。