Os grandes modelos de linguagem (LLM) e sua tecnologia de cadeia de pensamento (CoT) fizeram progressos significativos no campo do processamento de linguagem natural (PNL). Este artigo enfoca o impacto do comprimento da cadeia de inferência no desempenho do CoT. A pesquisa mostra que, dentro de um determinado intervalo, cadeias de raciocínio mais longas podem melhorar as capacidades de raciocínio do LLM, completando assim melhor as tarefas de PNL. O conteúdo a seguir irá elaborar os resultados de pesquisas relevantes e resultados experimentais.
Modelos de linguagem em larga escala e tecnologia de alerta de cadeia de pensamento fizeram progressos significativos nas tarefas de PNL. A pesquisa revela o papel crítico do comprimento da cadeia de inferência no desempenho do CoT. Os resultados experimentais mostram que, dentro de um determinado intervalo, existe uma correlação clara entre o comprimento da cadeia de inferência e a capacidade de grandes modelos de linguagem.
Em resumo, o comprimento da cadeia de inferência tem um impacto significativo no desempenho de grandes modelos de linguagem. Pesquisas futuras podem explorar ainda mais o método de determinação do comprimento ideal da cadeia de inferência e a relação entre o comprimento da cadeia e o desempenho do modelo em diferentes tarefas. Isso ajudará a compreender e aplicar melhor a tecnologia de alerta de cadeia de pensamento e a promover o desenvolvimento contínuo de grandes modelos de linguagem no campo da PNL.