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背景

• 背景
  文章提供了对于当前大型语言模型（LLMs）在多个领域和任务中应用Chain-of-X (CoX) 方法的全面调研。Chain-of-Thought (CoT) 方法通过引导LLMs按照结构化的方式解决问题，有效地提升了其推理能力。

• 已有的工作 目前的研究主要集中在CoT上，关注在结构化格式下提供明确的推理步骤，但对于CoX方法并没有全面的概述，这使得人们对这些方法的潜力和细微差别缺乏了解。

核心贡献

• 提出了一个全面调研

  • 挑战1：CoT方法的局限性 CoT方法虽然在增强LLMs的复杂推理任务中表现突出，但没有对CoX方法进行归类和全面检查。论文通过构建对现有CoX方法的分类和对其应用任务的分类，提供了对CoT理念在更广阔领域中应用的深入理解。

  • 挑战2：CoX方法的概念及定义 通过概述了CoT的基础知识，将CoT的思想延伸至CoX，定义了CoX作为CoT在多种LLM任务中应用的泛化形式。论文通过定义链结构中的‘节点’概念，和LLMs在各种算法框架或结构中的任务应用，提供了CoX理念对于解决复杂任务的适应性和潜力。

实现与部署

在实现与部署方面，这篇综述通过提供Chain-of-X的定义和对现存CoX方法节点类型的总结，帮助研究者了解如何将CoX方法应用于LLMs的多样化任务。举例来说，Chain-of-Verification框架就针对幻觉现象，通过生成初始响应、构建一系列验证问题，并基于这些问题修正之前的回答。这种方法将CoT的逻辑性推广到了更复杂的问题解决和输出修正。

总结

本文章是对大型语言模型（LLMs）中Chain-of-X (CoX) 方法的详尽调研，着重于将Chain-of-Thought (CoT) 的概念扩展至更广泛的应用，并为未来的研究提供了潜在的发展方向。