本文主要是介绍Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models阅读笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.11171.pdf
又到了读论文的时间，内心有点疲惫。这几天还是在看CoT的文章，今天这篇是讲如何利用self-consistency（自我一致性）来改进大语言模型的思维链推理过程。什么是self-consistency呢，读完论文感觉可以这么解释，就是有个渣男/大语言模型，你问了他五次昨天晚上九点跟谁在一起/文章里问大语言模型一个问题多次，他三次说跟同事去电影，一次说没干什么，还有一次说你好烦/大语言模型也给出了一些不同的包含推理过程的答案，不过里面也是有重叠的。然后你就根据渣男这几次反馈综合一个最具一致性的答案/same for LLM。我们来看一下文章的框架图，结合刚刚讲的例子是不是很好理解：
这个自我一致性具体到实验该怎么做呢？我们来看文章细节：
首先这里提到的答案a，其实是需要解析的，可以看文章的脚注：解析任务是依赖于问的问题，对于算数推理题吗，作者在The answer is的后头解析得到第一个数字为最终的答案；对于常识推理，作者在The answer is的后头解析得到完整的字符串为最终的答案。对于大多数模型的输出都具有 “{Reasoning paths}. The answer is X.”的格式。解析答案后，会根据所有的答案a来投票选举出最终的答案（即最具有一致性的答案）。当然了哇，为了让一切显得不那么简单，作者还是测试了不同的答案集成方式（加权和或者加权平均，带点标准化或者不带），虽然最后还是投票效果最好。
所有实验都是做了few-shot的设置，没有训练或者微调语言模型，就是在prompt输入的时候进行了举例。对于所有的算数推理任务，作者全部都用了一模一样的八个人工写出来的例子；对于常识推理任务，作者从训练集中随机抽取了4-7个例子。具体任务细节大家可以移步附录，这里给一个示例截图：
好的，读完了这篇文章，知道了果然面对渣男就要多问几次才行。模糊不清的爱，请立马走开。
这篇关于Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models阅读笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
