本文开创性地从因果关系视角揭示了思维链 (CoT) 的推理机制,提出了基于结构因果模型的 CoT 因果模型和 CauCoT 因果化算法,有效提升了大型语言模型在复杂问题上的推理性能,并使其推理过程更具因果可解释性,证明了因果关系是提升和理解 LLMs 推理能力的关键要素,并挑战了 LLMs 仅为“因果鹦鹉”的观点。
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