arXiv · cs.CL· Shin'ya Yamaguchi·· 6 天前AI 评分36
用上下文感知解码缓解 Chain-of-Thought 中的查询捷径问题
Mitigating Query Shortcuts in Chain-of-Thought with Context-Aware Decoding
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Shin'ya Yamaguchi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29518v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究将上下文感知解码（CAD）应用于 CoT 推理，提出 Rationale Contrastive Decoding（RCD），通过对比有、无推理过程时基于 query 的 token 分布，放大因 rationale 而提升似然的 token，并给出 KL 正则化奖励最大化的理论解释。实验覆盖五个推理 benchmark，RCD 准确率超过标准 CoT；干预分析表明最终答案对 rationale 内容的行为依赖增强，且该方法无需训练。
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