Stanford CS224N: NLP w/ DL | Spring 2024 | Lecture 14 - Reasoning and Agents by Shikhar Murty
2025-05-16 21:03
该讲座主要探讨了语言模型在推理领域的应用。首先，讲座定义了推理是利用事实和逻辑得出答案的过程，并区分了演绎推理、归纳推理和溯因推理三种主要类型，同时提及形式与非形式推理，指出讲座重点关注多步骤的非形式演绎推理。
接着，讲座探讨了通过提示工程（prompting）引导大型语言模型进行推理的多种方法。其中包括“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示，即引导模型在给出答案前生成推理步骤，可通过上下文示例或“让我们一步一步思考”等简单指令实现。“自洽性”（Self-Consistency）方法通过对同一问题采样多个推理路径和答案，并选取最常见答案来提升准确性，其效果优于简单模型集成。针对多步骤推理，提出了“由少至多”（Least-to-Most）提示法，它将复杂问题分解为子问题，模型逐步解决并整合答案，显示了其处理复杂推理的潜力，尽管其根本性优势尚待验证。
最后，讲座讨论了超越提示工程的策略，如通过知识蒸馏将推理能力赋予小型语言模型。以Orca模型为例，它通过微调使小型Llama模型模仿GPT-4生成的解释和推理过程。训练数据通过结合Flan V2等数据集的指令与GPT-4在特定系统提示下（如要求分步解释）生成的详尽回答来构建。讲座强调，相关领域的研究多为近三四年成果，尚有许多未解问题。
自然语言处理 (NLP)
大型语言模型 (LLMs)
AI推理
AI智能体
提示工程
思维链 (CoT)
知识蒸馏
视觉语言模型 (VLMs)
机器学习
AI研究
模型评估
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