Quiet-STaR：在预训练数据中隐式学习生成推理步骤的自监督方法 大家好，今天我们来深入探讨一篇很有意思的论文，名为 Quiet-STaR，它提出了一种在预训练数据中隐式学习生成推理步骤（Rationales）的自监督方法。这个方法的核心在于如何让模型在没有显式监督信号的情况下，也能学会像人类一样进行逐步推理，最终给出答案。 1. 背景：显式推理与隐式推理 在自然语言处理领域，尤其是问答系统和常识推理领域，让模型具备推理能力至关重要。传统的做法是提供显式的推理步骤作为监督信号，例如： Chain-of-Thought (CoT): 训练模型生成一系列中间推理步骤，最终得出答案。 Program Synthesis: 将问题转化为可执行的程序，通过执行程序得到答案。 这些方法依赖于人工标注的推理步骤，成本很高，并且可能限制模型的泛化能力。 另一种思路是隐式推理，即让模型在没有显式监督的情况下，学习到推理能力。Quiet-STaR就属于这一类方法，它利用预训练数据的内在结构，引导模型学习推理。 2. Quiet-STaR的核心思想 Quiet-STaR的核心思想是，预训练数据中已经包含 …