對于一個具有CoT 能力的模型來說，采用普通的數據對其進行LoRA 微調可能會使原模型丟失CoT 能力，從而我們進行思考如下

CoT 與 LoRA 的“沖突”理解

1. 目標不完全一致 導致的效果優化方向：
   • CoT 側重于提高推理能力和可解釋性，它鼓勵模型內化一種“逐步思考”的模式。
   • LoRA 側重于讓模型適應特定任務的數據分布和輸出格式，使其在特定任務上表現更好，例如生成特定風格的文本或識別特定類別的實體。
   • 沖突點： 當我們用 LoRA 微調模型來生成特定格式的答案時，CoT 可能會引入額外的、非目標格式的中間步驟，這可能與 LoRA 追求的簡潔或特定格式輸出產生沖突。如果 LoRA 微調的目標就是讓模型直接給出答案，而不是思考過程，那么 CoT 的引入可能顯得多余或甚至干擾。
2. 訓練數據和目標 的不匹配：
   • 微調 CoT 能力： 如果我們希望模型能自主地進行 CoT 推理（即，即使沒有在提示中明確要求，它也能自己“思考”），我們就需要用包含 CoT 軌跡的數據集來微調模型。這時，LoRA 可以用于高效地微調模型以學會生成 CoT 軌跡。
   • 沖突點： 如果你用 LoRA 微調的數據集不包含 CoT 軌跡，而模型在推理時又被提示CoT，那么模型可能無法很好地結合兩者。模型可能只學會了任務本身，但并沒有習得有效的推理能力。

如何解決 CoT 與 LoRA 的“沖突”？

其實CoT 和 LoRA 并非互相排斥，而是可以相互增強的。

明確微調目標：是讓模型“能思考”還是“直接答”？

• 如果目標是讓模型具備CoT推理能力（即模型自己能生成思考過程）：
  • 解決方案： 使用包含高質量 CoT 軌跡的數據集來對模型進行 LoRA 微調。這意味著你的訓練數據示例中，除了問題和答案，還應包含清晰、邏輯嚴謹的中間推理步驟。
  • 推理時： 微調后，你可以嘗試在推理時只給出問題，讓模型自主生成 CoT；或者仍然使用簡單的 CoT 提示詞（如 “Let’s think step by step”）來激發模型學到的 CoT 能力。
• 如果目標是讓模型在微調任務上直接給出簡潔、特定格式的答案，而CoT只是輔助分析：
  • 解決方案： 用只有問題和答案（或目標格式輸出）的數據集進行 LoRA 微調。
  • 推理時： 在推理時，你可以在模型外部應用 CoT 策略。例如，先通過一個 LLM 運行 CoT，得到推理步驟和最終答案；然后，再用另一個（可能經過 LoRA 微調的）模型只生成最終答案，或者用一個解析器從 CoT 輸出中提取最終答案。

兩階段使用

• 解釋：
  • 第一階段： 使用一個擅長推理的 LLM（可以是通用大模型，或經過少量 CoT 微調的模型）來生成詳細的思考步驟（CoT）和初步答案。
  • 第二階段： 使用一個專門通過 LoRA 微調過的模型，它的任務是根據第一階段的思考步驟和初步答案，生成符合特定格式的最終答案。 這個 LoRA 微調的模型可以專注于輸出格式和簡潔性，而不必重新進行推理。

CoT 和 LoRA 并非真正的“沖突”，而是兩種不同層面的優化技術：

• CoT 是一種推理策略。
• LoRA 是一種高效的模型訓練方法。

當你需要模型具備強大的推理能力時，CoT 是你的提示策略或訓練目標。當你需要高效地讓模型適應特定任務和輸出格式時，LoRA 是你的訓練工具。

關鍵在于理解你的應用程序需要什么樣的行為：

• 如果你希望模型 “學會思考”，那么就用 CoT 樣本微調 LoRA。
• 如果你希望模型 “直接給出高質答案”，那么就用只含答案的樣本微調 LoRA，并在必要時將 CoT 作為外部的前置推理步驟。