CausalCoT框架通过隔离上下文提升因果敏感性

1. 12:00
   arXiv · ML

   CausalCoT 通过上下文隔离缓解思维链注意力泄漏

   CausalCoT 框架通过将问题分解为原子子问题的有向无环图，并在隔离上下文中评估节点，强制实现因果透明。 该架构消除注意力路径至非父内容，使下游预测对局部推理敏感。在推理基准测试中，CausalCoT 保持了有竞争力的预测性能，同时将中间推理步骤的因果敏感性平均提高 12 个百分点，最高达 21 个百分点。

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