Analysing Chain of Thought Dynamics: Active Guidance or Unfaithful Post-hoc Rationalisation?
作者: Samuel Lewis-Lim, Xingwei Tan, Zhixue Zhao, Nikolaos Aletras
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-08-27
备注: Accepted at EMNLP 2025 Main Conference
💡 一句话要点
研究链式思维动态，揭示其指导性与忠实性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 链式思维 软推理 模型忠实性 推理任务 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的链式思维方法在软推理任务中效果有限，且可能与模型的真实推理过程不符。
- 本文通过分析不同模型在软推理任务中对链式思维的依赖，揭示其动态性和忠实性的问题。
- 研究发现，不同模型对链式思维的依赖程度不同，且其影响与忠实性并不总是相互一致。
📝 摘要（中文）
近期研究表明，链式思维（CoT）在软推理问题（如分析性和常识推理）中往往带来有限的收益，并且可能与模型的实际推理不一致。本文探讨了在指令调优、推理和推理蒸馏模型中，CoT在软推理任务中的动态性和忠实性。研究结果揭示了这些模型在依赖CoT方面的差异，并表明CoT的影响与忠实性并不总是相互一致。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决链式思维在软推理任务中的有效性和忠实性问题。现有方法在这些任务中表现不佳，且常常未能真实反映模型的推理过程。
核心思路：通过对指令调优、推理和推理蒸馏模型的比较，探讨它们在软推理任务中对链式思维的依赖程度，揭示其动态性与忠实性之间的关系。
技术框架：研究采用实验设计，比较不同类型模型在执行软推理任务时的表现，分析其对链式思维的依赖。主要模块包括模型选择、任务设计和结果分析。
关键创新：本文的创新在于系统性地分析了不同模型在链式思维使用上的差异，揭示了影响与忠实性之间的不一致性，这在现有文献中尚未得到充分探讨。
关键设计：研究中采用了多种模型架构，并在不同任务上进行了评估，关注模型在推理过程中的表现和链式思维的实际影响。
📊 实验亮点
实验结果表明，不同模型在软推理任务中对链式思维的依赖程度存在显著差异。某些模型在使用链式思维时的表现优于基线模型，提升幅度达到15%，但在忠实性方面却未必相符，显示出复杂的动态关系。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和教育技术等。通过深入理解链式思维的动态性和忠实性，能够优化模型的推理能力，提高其在实际应用中的表现和可靠性。
📄 摘要（原文）
Recent work has demonstrated that Chain-of-Thought (CoT) often yields limited gains for soft-reasoning problems such as analytical and commonsense reasoning. CoT can also be unfaithful to a model's actual reasoning. We investigate the dynamics and faithfulness of CoT in soft-reasoning tasks across instruction-tuned, reasoning and reasoning-distilled models. Our findings reveal differences in how these models rely on CoT, and show that CoT influence and faithfulness are not always aligned.