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DICoT模型让AI学会自我纠错，提示词工程终结？

发布日期：2024-09-30 07:12:19 浏览次数： 2703

作者：AGI Hunt

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来自多所大学的研究人员提出了一种新的训练方法——发散式思维链(Divergent Chain of Thought, DCoT)，让AI模型在单次推理中生成多条思维链，从而显著提升了推理能力。

这项研究不仅让AI模型的表现更上一层楼，更重要的是，它让AI具备了自我纠错的能力。

DCoT：一石三鸟的训练方法

DCoT训练方法主要有三大亮点：

提升小型模型性能：即使是规模较小、更易获取的语言模型，经过DCoT训练后也能显著提升表现。
全面超越CoT基线：从1.3B到70B参数的各种规模模型中，DCoT都展现出了优于传统思维链(Chain of Thought, CoT)的性能。
激发自我纠错能力：经过DCoT训练的模型能够在单次推理中生成多条思维链，并从中选择最佳答案，实现了自我纠错。

实验结果：DCoT的全面胜利

研究团队在多个推理任务上进行了严格测试，结果显示：

一致性提升：DCoT在各种模型家族和规模上都取得了持续的性能提升。
多样化思维链：通过实证和人工评估，确认模型能生成多条不同的推理链。

这意味着，DCoT不仅提高了模型的推理能力，还让模型具备了"多角度思考"的能力。

DCoT vs 传统CoT：谁更胜一筹？

研究发现，DCoT在多个方面都超越了传统CoT：

领域内任务：DCoT在训练涉及的任务上表现优异。
未见过的任务：在全新的任务上，DCoT仍然保持优势。
困难任务：即使在CoT可能有害的任务上，DCoT也展现出了稳健性。
兼容性：DCoT还能与现有的CoT扩展方法（如自洽性解码）兼容，进一步提升性能。

自我纠错：AI的新技能

最令人兴奋的发现是，DCoT训练让模型具备了自我纠错的能力：

无需外部反馈：模型能够在单次推理中生成多条思维链，并从中选择最佳答案。
显著提升：仅生成两条思维链就能带来明显的性能提升，证实了自我纠错的存在。
人工验证：通过人工分析，确认了模型确实在进行自我纠错，而非简单的自我集成。

提示词工程的终结？

DCoT的成功引发了一个有趣的问题：

随着AI模型变得越来越智能，我们是否还需要那么多"技巧"来与之沟通？

虽然现在断言提示词工程已经走到尽头为时尚早，但DCoT的出现无疑为AI与人类的交互开辟了新的可能性。

未来，我们可能需要重新学习如何与这些"高智商"模型对话。

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