压缩思维链CCoT：一种突破性的高效AI推理新范式
压缩思维链CCoT：一种突破性的高效AI推理新范式在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
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7832 点击 2024-12-24 09:51
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在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
OpenAI在LangSmith用户群中继续稳居最常使用的大语言模型供应商宝座，其使用率是排名第二的Ollama的六倍以上。开源模型的采用率有了显著增长，特别是Ollama和Groq两家公司，它们支持用户运行开源模型，并在今年成功跻身行业前五。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
大语言模型（LLMs）在推理任务上展现出了令人瞩目的能力，但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链（Chain-of-Thought）等方法来提升推理的质量，却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
LangChain 最近调查了 1,300 多名专业人士——从工程师和产品经理到企业领导者和高管——以揭示 AI Agents 的现状。
在当前 AI 开发中，提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1]，为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词，显著提升开发效率。
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
在数字人领域，形象的生成需要依赖于基础的表征学习。FaceChain 团队除了在数字人生成领域持续贡献之外，在基础的人脸表征学习领域也一直在进行深入研究。
在当今大模型技术日新月异的背景下，数据已跃升为构建企业大模型知识库、优化训练与微调，乃至驱动模型创新不可或缺的核心要素。