大家好，欢迎收听本期播客节目！我是你们的主持人，今天我将和大家一起探讨一个重要的话题：如何教小型语言模型进行推理。推理能力对于语言模型来说非常关键，它能够帮助模型理解并生成连贯且上下文相关的回答。近年来，有许多研究和方法致力于提高语言模型的推理能力，甚至包括参数较小的模型。
1. 连贯性思维引导
一种在提高大型语言模型推理能力方面取得显著成果的方法是使用连贯性思维引导。这种方法通过给模型提供一系列提示或问题来引导其思维过程，鼓励其逐步推理。通过使用连贯性思维引导训练语言模型，研究人员在各种推理任务上取得了最先进的结果。
2. 知识蒸馏
为了将大型语言模型的推理能力传递给较小的模型，研究人员进行了知识蒸馏的探索。在这种方法中，通过较大的“教师”模型生成的连贯性思维输出来训练较小的“学生”模型。教师模型的连贯性思维输出为学生模型提供了宝贵的知识源，使其能够学习和提高其推理能力。
3. 实验结果
对算术、常识和符号推理数据集进行的实验证明了知识蒸馏方法对较小语言模型的任务性能的改进 [1]。例如，当在一个名为 PaLM-540B 生成的连贯性思维的基础上进行微调时，T5 XXL 模型在 GSM8K 数据集上的准确率从 8.11% 提高到了 21.99%。
来源：
- Teaching Small Language Models to Reason – Magister 等人，ACL 文集，2023 年。
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