Les grands modèles de langage (LLM) et leur technologie de chaîne de pensée (CoT) ont fait des progrès significatifs dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Cet article se concentre sur l'impact de la longueur de la chaîne d'inférence sur les performances du CoT. La recherche montre que, dans une certaine plage, des chaînes de raisonnement plus longues peuvent améliorer les capacités de raisonnement du LLM, permettant ainsi de mieux accomplir les tâches de PNL. Le contenu suivant développera les résultats de recherche et les résultats expérimentaux pertinents.
Les modèles linguistiques à grande échelle et la technologie d’invite de chaîne de pensée ont fait des progrès significatifs dans les tâches de PNL. La recherche révèle le rôle essentiel de la longueur de la chaîne d’inférence dans les performances du CoT. Les résultats expérimentaux montrent que, dans une certaine plage, il existe une corrélation claire entre la longueur de la chaîne d'inférence et la capacité des grands modèles de langage.
En résumé, la longueur de la chaîne d'inférence a un impact significatif sur les performances des grands modèles de langage. Les recherches futures pourront explorer davantage la méthode permettant de déterminer la longueur optimale de la chaîne d’inférence et la relation entre la longueur de la chaîne et les performances du modèle dans différentes tâches. Cela aidera à mieux comprendre et appliquer la technologie des invites de chaîne de pensée et à promouvoir le développement continu de grands modèles de langage dans le domaine de la PNL.