The Benefits of a Concise Chain of Thought on Problem-Solving in Large Language Models

📄 arXiv: 2401.05618v3 📥 PDF

作者: Matthew Renze, Erhan Guven

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-11 (更新: 2024-10-19)

期刊: 2nd International Conference on Foundation and Large Language Models (FLLM 2024), pp.476-483

DOI: 10.1109/FLLM63129.2024.10852493

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出简洁思维链以提升大语言模型问题解决能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 简洁思维链 大语言模型 问题解决 提示优化 响应效率 自然语言处理 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有的思维链提示方法在响应长度和准确性之间存在权衡，导致效率低下。
  2. 本文提出了简洁思维链（CCoT）提示，通过减少冗余信息来提高效率，同时保持问题解决性能。
  3. 实验结果显示，CCoT显著降低了响应长度，同时对大语言模型的性能影响较小，尤其在数学问题上表现出一定的性能惩罚。

📝 摘要（中文）

本文介绍了简洁思维链（CCoT）提示方法。我们比较了标准思维链（CoT）和CCoT提示，以观察简洁性对响应长度和正确答案准确性的影响。通过使用GPT-3.5和GPT-4在多项选择问答基准上进行评估，发现CCoT在两者上平均减少了48.70%的响应长度，同时对问题解决性能影响微乎其微。然而，在数学问题上，使用CCoT的GPT-3.5表现下降了27.69%。总体而言，CCoT使每个token的成本平均降低了22.67%。所有代码、数据和补充材料可在GitHub上获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有思维链提示方法在响应长度和准确性之间的权衡问题。传统方法往往导致冗长的回答，影响效率和实用性。

核心思路：提出简洁思维链（CCoT）提示，通过优化提示内容，减少冗余信息，从而提高响应的简洁性和效率，同时尽量保持问题解决的准确性。

技术框架：整体架构包括提示生成模块、模型响应模块和性能评估模块。首先生成简洁的提示，然后输入到GPT-3.5和GPT-4模型中，最后通过多项选择问答基准进行性能评估。

关键创新：CCoT的最大创新在于其通过简化提示内容来显著减少响应长度，而不显著影响模型的性能。这与传统的思维链方法形成鲜明对比，后者通常依赖于冗长的推理过程。

关键设计：在设计中，CCoT的提示内容经过精简，确保每个token都具有较高的信息密度。此外，实验中使用了标准的损失函数和评估指标，以确保结果的可比性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用CCoT提示的GPT-3.5和GPT-4在响应长度上平均减少了48.70%，而每个token的成本降低了22.67%。尽管在数学问题上，GPT-3.5的性能下降了27.69%，但整体性能影响较小，表明CCoT在大多数情况下是有效的。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、自动问答系统和智能助手等。通过提高大语言模型的响应效率，CCoT可以在需要快速准确回答的场景中发挥重要作用，提升用户体验和系统性能。未来，CCoT的理念可能会被广泛应用于其他自然语言处理任务中。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce Concise Chain-of-Thought (CCoT) prompting. We compared standard CoT and CCoT prompts to see how conciseness impacts response length and correct-answer accuracy. We evaluated this using GPT-3.5 and GPT-4 with a multiple-choice question-and-answer (MCQA) benchmark. CCoT reduced average response length by 48.70% for both GPT-3.5 and GPT-4 while having a negligible impact on problem-solving performance. However, on math problems, GPT-3.5 with CCoT incurs a performance penalty of 27.69%. Overall, CCoT leads to an average per-token cost reduction of 22.67%. All code, data, and supplemental materials are available on GitHub at https://github.com/matthewrenze/jhu-concise-cot