Can Separators Improve Chain-of-Thought Prompting?

📄 arXiv: 2402.10645v3 📥 PDF

作者: Yoonjeong Park, Hyunjin Kim, Chanyeol Choi, Junseong Kim, Jy-yong Sohn

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-10-09)

备注: IEEE FLLM 2024

DOI: 10.1109/FLLM63129.2024.10852507

💡 一句话要点

提出COT-SEP以改善链式思维提示的推理能力

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

关键词: 链式思维 大型语言模型 推理能力 认知负担 分隔符 COT-SEP 复杂推理任务

📋 核心要点

  1. 现有的链式思维提示方法在处理复杂推理任务时，可能导致大型语言模型的认知负担过重。
  2. 本文提出COT-SEP方法，通过在每个示例后添加分隔符，帮助LLMs更清晰地理解推理过程。
  3. 实验结果显示，COT-SEP在多个复杂推理任务上显著提升了LLMs的性能，尤其在GSM8K等数据集上表现突出。

📝 摘要（中文）

链式思维（CoT）提示是一种简单有效的方法，用于提升大型语言模型（LLMs）的推理能力。CoT的基本思想是通过在输入提示中放置示例，让LLMs逐步分解其思维过程。然而，CoT的密集结构可能导致LLMs的认知负担过重。为此，本文提出了COT-SEP方法，在每个示例末尾战略性地使用分隔符，旨在帮助LLMs更好地理解其推理过程。研究表明，COT-SEP在复杂推理任务（如GSM8K、AQuA、CSQA）上显著提升了LLMs的表现，相较于不使用分隔符的传统CoT方法。我们还研究了不同类型和位置的分隔符对多种LLMs（包括GPT-3.5-Turbo、GPT-4和LLaMA-2 7B）的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决链式思维提示中存在的认知负担过重的问题。现有的CoT方法在输入提示中使用密集的示例，可能导致LLMs在推理时的理解困难。

核心思路：COT-SEP方法的核心思想是通过在每个示例末尾添加分隔符，帮助LLMs更好地分解和理解其思维过程。这种设计灵感来源于人类的认知方式，旨在降低认知负担。

技术框架：COT-SEP的整体架构包括输入提示的构建、分隔符的添加以及LLMs的推理过程。主要模块包括示例选择、分隔符设计和模型推理。

关键创新：COT-SEP的主要创新在于引入分隔符这一元素，显著改善了LLMs在复杂推理任务中的表现。这一方法与传统的CoT方法相比，提供了更清晰的思维结构。

关键设计：在COT-SEP中，分隔符的类型和位置经过精心设计，以优化LLMs的推理过程。实验中测试了多种分隔符的效果，确保在不同LLMs上均能取得良好效果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，COT-SEP在GSM8K、AQuA和CSQA等复杂推理任务上，较传统CoT方法的性能提升显著，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），显示出其在推理能力上的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和复杂决策支持等。通过改善LLMs的推理能力，COT-SEP可以在需要深度理解和推理的任务中发挥重要作用，提升用户体验和决策质量。

📄 摘要（原文）

Chain-of-thought (CoT) prompting is a simple and effective method for improving the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). The basic idea of CoT is to let LLMs break down their thought processes step-by-step by putting exemplars in the input prompt. However, the densely structured prompt exemplars of CoT may cause the cognitive overload of LLMs. Inspired by human cognition, we introduce COT-SEP, a method that strategically employs separators at the end of each exemplar in CoT prompting. These separators are designed to help the LLMs understand their thought processes better while reasoning. Interestingly, it turns out that COT-SEP significantly improves the LLMs' performances on complex reasoning tasks (e.g., GSM8K, AQuA, CSQA), compared with the vanilla CoT, which does not use separators. We also study the effects of the type and the location of separators tested on multiple LLMs, including GPT-3.5-Turbo, GPT-4, and LLaMA-2 7B.