Unveiling and Causalizing CoT: A Causal Pespective

尽管思维链（CoT）在增强大型语言模型（LLMs）的推理能力方面取得了显著成功，但其工作机制仍然像一个“黑箱”。即使经常能得到正确答案，现有的CoT仍难以使推理过程为人类所理解。在本文中，我们从因果角度揭示并因果化CoT，以确保所有推理步骤的正确性和可理解性（据我们所知，这是首次实现）。我们通过结构因果模型（SCM）对CoT的因果关系进行建模，以揭示其推理机制。为了衡量CoT的因果关系，我们定义了CoT平均因果效应（CACE），用以测试各步骤之间的因果关系。对于那些没有因果关系的步骤（错误或难以理解的步骤），我们设计了一种角色扮演因果查询算法来因果化这些步骤，从而生成所有步骤都正确且易于理解的因果化CoT。实验结果表明，在开源和闭源LLMs上的因果错误普遍得到了有效纠正，并且LLMs的推理能力显著提高。

该论文旨在解决链式思维（CoT）在大型语言模型（LLMs）中的机制不透明问题，即尽管CoT能经常获得正确答案，但其推理过程难以被人类理解。这是否是一个新问题？是的，因为这是首次尝试从因果角度揭示和改进CoT以确保每一步推理既正确又可理解。

关键思路是通过结构因果模型（SCM）来建模CoT的因果关系，从而揭开CoT的工作机制。为衡量CoT的因果性，定义了CoT平均因果效应（CACE），并设计了一个角色扮演因果查询算法来修正那些没有因果关系或难以理解的步骤，最终生成一个所有步骤都正确且易于理解的因果化CoT。这一方法新颖之处在于它是首次尝试将因果分析应用于CoT，以提升LLMs的推理能力和透明度。

论文的亮点包括：1) 首次提出并实现了因果化的CoT；2) 定义了CoT平均因果效应（CACE）作为衡量标准；3) 设计了角色扮演因果查询算法来修正推理步骤；4) 实验涵盖了开源和闭源的LLMs，证明了方法的有效性。此外，作者还提供了实验代码，促进了后续研究。

最近在这个领域中，相关研究还包括：1)《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》探讨了如何通过提示来激发LLMs的推理能力；2)《Improving Generalization and Robustness of Chain-of-Thought Reasoning》研究了如何提高CoT推理的泛化性和鲁棒性；3)《Causal Inference for Explainable AI: A Survey》综述了因果推断在解释性AI中的应用。这些研究共同推动了对LLMs推理机制的理解和改进。