迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoT

Meta-CoT扩展了传统的思维链方法。

原标题：迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoT
文章来源：机器之心
内容字数：7696字

Meta-CoT：赋能大型语言模型更强大的推理能力

本文总结了斯坦福大学博士生Rafael Rafailov参与的一项新研究《Towards System 2 Reasoning in LLMs: Learning How to Think With Meta Chain-of-Thought》，该研究提出了一种名为Meta-CoT的新框架，旨在提升大型语言模型(LLMs)的推理能力。

1. Meta-CoT的提出：为何需要超越传统的思维链？

传统的思维链(CoT)方法在解决简单问题时有效，但对于复杂问题，例如HARP和Omni-MATH等高级数学基准，则力不从心。Meta-CoT的提出正是为了解决这一问题。研究认为，传统CoT方法未能捕捉到复杂推理的真实数据生成过程，而这个过程通常是非线性、迭代的，并包含探索和验证环节。预训练数据中虽然包含了难题的解决方案，但并未涵盖这些解决方案的真实数据生成过程，而这一过程正是Meta-CoT试图显式建模的。

2. Meta-CoT：一种更高级的推理框架

Meta-CoT通过显式建模生成特定思维链所需的底层推理过程，扩展了传统的CoT方法。它将推理过程视为一个潜在变量过程，其中最终答案的概率是通过对潜在推理链的边缘化得到的。与传统CoT不同，Meta-CoT将解的联合概率分布以潜在生成过程为条件，从而更完整地捕捉复杂推理的本质。该框架从认知科学的双过程理论中汲取灵感，被视为一种System 2推理形式。

3. 传统CoT的局限性

研究指出，传统CoT方法的训练数据通常只包含问题的解决方案步骤，而缺少产生这些步骤的真实思考过程。这就好比教科书提供了证明结果，却省略了证明过程中的探索和尝试。因此，LLMs只能“模仿”人类编写的解决方案，而无法真正理解和生成复杂推理过程。

4. Meta-CoT的实现：搜索、验证和迭代优化

Meta-CoT的实现涉及到搜索、验证和迭代优化等步骤。研究探索了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和A*等搜索算法来生成合成训练数据，并利用过程监督来训练模型。通过整合过程监督，搜索机制能够在遇到次优路径时回溯，从而实现更有效的探索。此外，研究还提出了一个名为Big MATH的项目，整合了超过100万个高质量、可验证的数学问题，以促进Meta-CoT的研究。

5. Meta-CoT的优势和未来展望

Meta-CoT不仅提供了理论洞见，还为在LLM中启用Meta-CoT提供了一条实践路线图。通过将搜索过程内化到单一模型中，Meta-CoT提高了推理效率，并为实现更强大的、更类人的推理能力铺平了道路。研究结果表明，上下文探索和回溯对于复杂任务至关重要，而Meta-CoT正是通过显式建模这些过程来提升LLMs的推理能力。

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