Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems

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本文是LLM系列文章，针对《Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently
Serial Problems》的翻译。

思维链赋予Transformers 解决固有系列问题的能力

摘要
1 引言
2 符号和序言
3 具有思维链的Transformer表现力理论（CoT）
4 CoT经验性地提高了低深度Transformer在固有串行问题上的表现力
5 相关工作
6 结论

摘要

指示模型生成一系列中间步骤，即思维链（CoT），是提高大型语言模型（LLM）在算术和符号推理任务中的准确性的一种非常有效的方法。然而，CoT背后的机制尚不清楚。这项工作通过表现力的视角，为CoT对仅解码器Transformer的强大功能提供了理论上的理解。从概念上讲，CoT使模型能够执行固有的串行计算，这是Transformer所缺乏的，尤其是在深度较低的情况下。在给定输入长度n的情况下，之前的研究表明，具有有限精度poly（n）嵌入大小的恒定深度Transformer只能解决没有CoT的 $TC^{0}$

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