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本文主要关注外部慢思考。在面对复杂问题时,人类往往会花费额外的时间思考和完善推理的中间过程,以提高准确性。外部慢思考受这一认知过程的启发,通过增加推理步骤来提升大语言模型的推理质量 [8]。例如,BoN(Best-of-N)方法会生成多个答案,并通过多数投票或排序等策略选出最优解 [9]。此外,更前沿的框架 如思维链(CoT)[10]、思维树(ToT)[11] 以及借鉴 AlphaGo [12] 蒙特卡洛树搜索(MCTS) 的方法,能够在树状结构中探索解答空间,寻找更优的答案 [13-14]。


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分析了 LLM 推理过程中的雪球误差效应,并证明该效应会导致推理错误概率随推理路径的增长而上升,强调了慢思考策略在减少错误中的关键作用。提出了一种基于信息论的系统性框架,建立外部慢思考方法推理正确概率之间的数学联系,为理解慢思考策略的有效性提供理论支撑。对比了不同的外部慢思考方法,包括 BoN 和 MCTS 等,揭示它们在推理能力提升方面的差异与内在联系。


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