Denny Zhou: LLM 推理：关键思想与局限性

本期播客由两位主持人共同探讨大型语言模型（LLM）的推理能力。他们首先介绍了传统机器学习的局限性，并引出 Google DeepMind 科学家 Denny Zhou 及其团队在思维链（Chain of Thought, COT）和自洽性（Self Consistency）方面的开创性研究。播客详细解释了 COT 如何通过引导模型生成中间步骤来激发推理能力，以及自洽性如何通过多次采样和投票来提高结果的可靠性。同时，也指出了 LLM 在推理方面存在的局限性，如易受无关信息干扰、自我修正能力弱以及对信息呈现顺序敏感。最后，播客总结了 COT 和自洽性的重要性，并展望了未来 AI 自主学习推理技巧的方向。