حقق نموذج اللغة الكبير (LLM) وتقنية سلسلة التفكير (CoT) الخاصة به تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تركز هذه المقالة على تأثير طول سلسلة الاستدلال على أداء CoT. تظهر الأبحاث أنه، ضمن نطاق معين، يمكن لسلاسل الاستدلال الأطول أن تحسن قدرات الاستدلال لماجستير في القانون، وبالتالي إكمال مهام البرمجة اللغوية العصبية بشكل أفضل. سيوضح المحتوى التالي نتائج الأبحاث والنتائج التجريبية ذات الصلة.
حققت النماذج اللغوية واسعة النطاق وتكنولوجيا سلسلة الفكر تقدمًا كبيرًا في مهام البرمجة اللغوية العصبية. يكشف البحث عن الدور الحاسم لطول سلسلة الاستدلال في أداء CoT. تظهر النتائج التجريبية أنه، ضمن نطاق معين، هناك علاقة واضحة بين طول سلسلة الاستدلال وقدرة النماذج اللغوية الكبيرة.
باختصار، طول سلسلة الاستدلال له تأثير كبير على أداء نماذج اللغات الكبيرة. يمكن للبحث المستقبلي أن يستكشف طريقة تحديد طول سلسلة الاستدلال الأمثل والعلاقة بين طول السلسلة وأداء النموذج في ظل مهام مختلفة. سيساعد ذلك على فهم وتطبيق تكنولوجيا سلسلة التفكير بشكل أفضل وتعزيز التطوير المستمر لنماذج اللغة الكبيرة في مجال البرمجة اللغوية العصبية.