Rethinking the Chain-of-Thought: The Roles of In-Context Learning and Pre-trained Priors

📄 arXiv: 2509.01236v1 📥 PDF

作者: Hao Yang, Zhiyu Yang, Yunjie Zhang, Shanyi Zhu, Lin Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-01

DOI: 10.1007/978-981-95-0020-8_34

💡 一句话要点

深入探究思维链：上下文学习与预训练先验的双重角色

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

关键词: 思维链推理 上下文学习 预训练先验 大型语言模型 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有思维链推理机制尚不明确，模型行为依赖预训练先验，易受噪声干扰。
  2. 从上下文学习和预训练先验的双重关系入手，分析模型推理行为和决策机制。
  3. 实验表明，模型依赖预训练先验，但可随样本转移决策，长链提示提升性能。

📝 摘要（中文）

思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理已成为增强模型推理能力的关键方法。尽管人们对思维链推理的兴趣日益浓厚，但其潜在机制仍不明确。本文从上下文学习和预训练先验的双重关系角度探讨了思维链推理的工作机制。首先，我们对理由（rationales）进行细粒度的词汇级分析，以检查模型的推理行为。然后，通过逐步引入噪声样本，我们研究了模型如何在预训练先验和错误的上下文信息之间进行平衡。最后，我们研究了提示工程是否可以诱导大型语言模型进行慢思考。我们广泛的实验揭示了三个关键发现：（1）模型不仅在词汇层面快速学习推理结构，而且掌握了更深层次的逻辑推理模式，但它严重依赖于预训练先验。（2）提供足够的样本可以将模型的决策从预训练先验转移到上下文信号，而误导性的提示会引入不稳定性。（3）长思维链提示可以诱导模型生成更长的推理链，从而提高其在下游任务中的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有思维链推理方法的内在机制尚不清晰，大型语言模型在进行推理时，如何平衡利用预训练知识和上下文信息是一个关键问题。模型容易受到噪声样本的干扰，导致推理结果不稳定。因此，需要深入理解模型推理过程中的知识来源和决策机制。

核心思路：本文的核心思路是从上下文学习和预训练先验的双重角度来分析思维链推理。通过细粒度的词汇级分析，考察模型如何学习推理结构和逻辑模式。通过引入噪声样本，研究模型如何在预训练先验和上下文信息之间进行权衡。通过设计不同的提示，探索如何诱导模型进行更深入的推理。

技术框架：本文的研究框架主要包括三个部分：1) 对思维链推理的理由进行词汇级分析，考察模型对推理结构的理解程度；2) 通过逐步引入噪声样本，分析模型如何在预训练先验和上下文信息之间进行平衡；3) 通过prompt engineering，探索如何诱导模型进行慢思考，生成更长的推理链。

关键创新：本文的创新之处在于从上下文学习和预训练先验的双重角度来分析思维链推理，揭示了模型推理过程中知识来源和决策机制。通过细粒度的分析和实验，发现模型不仅学习了推理结构，还掌握了逻辑推理模式，但同时也严重依赖预训练先验。此外，本文还探索了如何通过prompt engineering来改善模型的推理能力。

关键设计：在实验设计方面，本文采用了多种策略来考察模型的推理行为。例如，通过词汇级分析，考察模型对推理结构的理解程度；通过引入不同程度的噪声样本，分析模型对上下文信息的敏感性；通过设计不同长度的思维链提示，探索如何诱导模型进行更深入的推理。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，模型不仅能快速学习推理结构，还能掌握更深层次的逻辑推理模式，但严重依赖预训练先验。提供足够样本可将决策从预训练先验转移到上下文信号，而误导性提示会引入不稳定性。长思维链提示能诱导模型生成更长推理链，提升下游任务性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的推理能力，尤其是在需要复杂逻辑推理的场景中，例如问答系统、知识图谱推理、代码生成等。通过更好地理解和控制模型的推理过程，可以提高模型的准确性和可靠性，从而在实际应用中发挥更大的价值。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought reasoning has emerged as a pivotal methodology for enhancing model inference capabilities. Despite growing interest in Chain-of-Thought reasoning, its underlying mechanisms remain unclear. This paper explores the working mechanisms of Chain-of-Thought reasoning from the perspective of the dual relationship between in-context learning and pretrained priors. We first conduct a fine-grained lexical-level analysis of rationales to examine the model's reasoning behavior. Then, by incrementally introducing noisy exemplars, we examine how the model balances pretrained priors against erroneous in-context information. Finally, we investigate whether prompt engineering can induce slow thinking in large language models. Our extensive experiments reveal three key findings: (1) The model not only quickly learns the reasoning structure at the lexical level but also grasps deeper logical reasoning patterns, yet it heavily relies on pretrained priors. (2) Providing sufficient exemplars shifts the model's decision-making from pretrained priors to in-context signals, while misleading prompts introduce instability. (3) Long Chain-of-Thought prompting can induce the model to generate longer reasoning chains, thereby improving its performance on downstream tasks.