ECCoT: A Framework for Enhancing Effective Cognition via Chain of Thought in Large Language Model

📄 arXiv: 2506.19599v1 📥 PDF

作者: Zhenke Duan, Jiqun Pan, Jiani Tu, Xiaoyi Wang, Yanqing Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ECCoT框架以提升大语言模型的有效认知能力

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

关键词: 大语言模型 链式思维 推理验证 主题建模 因果推理 可解释性 人工智能 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在推理过程中缺乏透明性，导致生成的结果不可靠，影响了其可解释性。
  2. ECCoT框架通过引入MRF-ETM和CSBert，优化了推理链的生成与验证，提升了推理的有效性和可靠性。
  3. 实验结果表明，ECCoT显著提高了推理链的有效性，减少了偏见，并增强了决策的可信度。

📝 摘要（中文）

在大规模人工智能时代，大语言模型（LLMs）在自然语言处理方面取得了显著进展。然而，它们常常缺乏透明性，生成不可靠的输出，导致对其可解释性的担忧。为了解决这一问题，链式思维（CoT）提示方法将推理结构化为逐步推导。然而，并非所有推理链都是有效的，错误可能导致不可靠的结论。本文提出ECCoT，一个端到端的认知链思维验证框架，用于评估和优化LLMs中的推理链。ECCoT集成了马尔可夫随机场嵌入主题模型（MRF-ETM）用于主题感知的CoT生成，以及因果句子-BERT（CSBert）用于因果推理对齐。通过使用结构化排序统计过滤无效链，ECCoT提高了可解释性，减少了偏见，增强了基于LLM的决策的可信度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在推理过程中缺乏透明性和可靠性的问题。现有的链式思维方法虽然结构化了推理过程，但并非所有推理链都是有效的，错误的推理链可能导致不可靠的结论。

核心思路：ECCoT框架通过引入马尔可夫随机场嵌入主题模型（MRF-ETM）和因果句子-BERT（CSBert），实现了对推理链的评估和优化。MRF-ETM用于生成主题感知的推理链，而CSBert则用于确保因果推理的一致性。

技术框架：ECCoT的整体架构包括三个主要模块：1) MRF-ETM用于生成主题相关的推理链；2) CSBert用于对推理链进行因果关系的对齐；3) 结构化排序统计用于过滤无效的推理链。

关键创新：ECCoT的最大创新在于将MRF-ETM与CSBert结合，形成一个端到端的推理链验证框架。这种设计使得推理链不仅具备主题相关性，还能保持因果一致性，与传统方法相比，显著提升了推理的有效性和可靠性。

关键设计：ECCoT在参数设置上采用了针对主题建模的优化策略，并在损失函数中引入了因果关系的约束，以确保生成的推理链既符合主题逻辑，又具备因果推理的准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，ECCoT框架在推理链的有效性上相比传统方法提升了约30%，同时显著降低了生成结果中的偏见。这一成果表明ECCoT能够有效增强大语言模型的决策可信度，为实际应用提供了更可靠的支持。

🎯 应用场景

ECCoT框架在自然语言处理、智能问答系统和决策支持系统等领域具有广泛的应用潜力。通过提高推理链的有效性和可信度，ECCoT能够帮助用户更好地理解和信任大语言模型的输出，进而推动智能系统在实际应用中的普及与发展。

📄 摘要（原文）

In the era of large-scale artificial intelligence, Large Language Models (LLMs) have made significant strides in natural language processing. However, they often lack transparency and generate unreliable outputs, raising concerns about their interpretability. To address this, the Chain of Thought (CoT) prompting method structures reasoning into step-by-step deductions. Yet, not all reasoning chains are valid, and errors can lead to unreliable conclusions. We propose ECCoT, an End-to-End Cognitive Chain of Thought Validation Framework, to evaluate and refine reasoning chains in LLMs. ECCoT integrates the Markov Random Field-Embedded Topic Model (MRF-ETM) for topic-aware CoT generation and Causal Sentence-BERT (CSBert) for causal reasoning alignment. By filtering ineffective chains using structured ordering statistics, ECCoT improves interpretability, reduces biases, and enhances the trustworthiness of LLM-based decision-making. Key contributions include the introduction of ECCoT, MRF-ETM for topic-driven CoT generation, and CSBert for causal reasoning enhancement. Code is released at: https://github.com/erwinmsmith/ECCoT.git.