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先读后想：循序渐进地阅读，缓解法学硕士（LLM）理解障碍

Created by
  • Haebom

作者

韩飞江、崔恒涛、郭立成、王泽龙、吕志远

大纲

本文系统地探讨了大规模语言模型 (LLM) 在复杂推理任务中的失败是否不仅仅源于逻辑缺陷，还源于问题理解的缺陷。我们的研究结果揭示了三个关键见解。首先，将计算效率高的分步原则应用于阅读过程可以增强理解力。其次，可以通过增加与问题相关的标记的比例来重新引导注意力，从而提高理解力。第三，后向依赖关系是纯解码器模型的一个关键瓶颈，即使使用像思维链 (Chain-of-Thought) 这样的强大方法，后向依赖关系仍然存在。基于这些发现，我们提出了分步阅读 (SSR) 提示系列，这是一种多步骤方法，可引导模型更精细地解析问题，将注意力集中在重要的标记上，并通过迭代的重新语境化解决后向依赖关系，从而提高理解力。具体而言，SSR++ 在多个推理基准测试中均取得了最佳性能，我们的分析表明它可以直接缓解语义误解。这些结果表明，引导模型的阅读行为是提高推理性能的强大而有效的方法。

Takeaways， Limitations

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Takeaways：
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指出LLM推理失败的原因是问题理解存在缺陷，并提出了有效的改进方法。
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逐步读取 (SSR) 提示系列，尤其是 SSR++，在多个推理基准上取得了最先进的性能。
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我们证明了通过重复与问题相关的标记来进行注意力控制和反向依赖解决策略是有效的。
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我们认为引导模型的阅读风格是提高推理能力的有效方法。
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Limitations：
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需要进一步研究来确定本文提出的方法的普遍性。
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由于仅针对某些类型的推理任务证明了其有效性，因此需要对不同类型的推理任务进行额外的实验。
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需要进一步分析SSR++的计算成本和效率。
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目前尚未提出针对仅解码器模型的反向依赖问题的根本解决方案。
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