[Paper] 理解代码生成中 Chain-of-Thought 的有效性：经验性与信息论分析

发布: 1周前 (2025年12月10日 GMT+8 22:25)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.09679v1

概览

本文研究了为何 “Chain‑of‑Thought”（CoT）提示——即在生成代码前让模型逐步推理——能够提升大型语言模型（LLM）在代码生成任务上的表现。通过大规模实验结合信息论视角，作者 pinpoint 了不同 CoT 策略在何时、如何帮助开发者从 LLM 获得正确、可运行的代码。

系统性比较五种 CoT 范式（Zero‑Shot、Zero‑Shot CoT、Self‑Planning、Structured CoT、Reasoning‑CoT），覆盖多个基准和编程语言。
引入条件互信息 (I(Y;C|X))，作为量化中间“思考” (C) 对最终代码 (Y)（在给定问题描述 (X) 的情况下）贡献程度的方式。
实证表明外部引导的 CoT（如 Structured CoT）始终优于直接生成，在使用的 token 远少于反射式（自生成）推理的情况下，将 Pass@1 提升 5–12 %。
分析模型规模、语言类型系统与 CoT 效果的交互，显示更大的模型和静态类型语言更能从高质量 CoT 中获益。
提供基于模型容量、目标语言和任务复杂度的实用 CoT 选择指南。

基准 – 六个 Python 编码套件（如 HumanEval、MBPP）、一个覆盖 12 种语言的多语言套件（Java、JavaScript、Rust 等），以及一组合成推理任务。
模型 – 六个开源 LLM，参数规模从 7 B 到 480 B 不等，确保研究覆盖“小模型”和“大模型”。
提示范式
- Zero‑Shot：直接请求代码。
- Zero‑Shot CoT：添加通用的 “逐步思考” 提示。
- Self‑Planning：让模型先生成计划，再写代码。
- Structured CoT：提供固定模板（例如 “1️⃣ 定义输入 → 2️⃣ 概述算法 → 3️⃣ 编写代码”）。
- Reasoning‑CoT：允许模型自由推理后再编码。
指标 – Pass@k（主要关注 Pass@1）用于功能正确性，token 数用于效率，条件互信息 (I(Y;C|X)) 用于量化中间推理 (C) 对最终代码 (Y) 不确定性的降低程度。
分析 – 将 (I(Y;C|X)) 与实际性能提升相关联，并按模型规模、语言类型（静态 vs 动态）以及任务难度进行结果拆解。

范式	相较 Zero‑Shot 的 Avg. Pass@1 ↑	Token 开销	关键洞察
Zero‑Shot CoT	–1 % 到 –3 %（有时会下降）	+15 %	朴素的 “逐步思考” 可能引入噪声。
Self‑Planning	+3 % 到 +6 %	+30 %	规划有帮助，但代价更高。
Structured CoT	+5 % 到 +12 %	+10 %	固定模板在保持适度 token 开销的同时产生高质量推理。
Reasoning‑CoT	+4 % 到 +8 %	+45 %	自由推理提升准确率，但效率低下。

条件互信息：更高的 (I(Y;C|X)) 与 Pass@1 增益呈强相关 (r ≈ 0.78)，验证了有用的中间思考能够降低对最终代码的不确定性。
模型容量：参数 ≥ 70 B 的模型在 Structured CoT 下获得最大提升；较小模型 (< 13 B) 收效甚微，甚至出现回退。
语言类型系统：静态类型语言（Java、Rust）受益更大（约 10 % 提升），相较动态类型语言（Python、JavaScript），因为显式推理有助于澄清类型约束。
质量 vs 数量：由强大 “推理器”（如 480 B 模型）生成的高质量 CoT，胜过弱模型产生的大量低质量 CoT 步骤，凸显推理质量高于 token 数量的关键性。

提示工程师 – 在使用 ≥ 70 B 的 LLM 进行代码生成时，采用 Structured CoT 模板（如 “输入 → 算法 → 代码”）取代通用的 “逐步思考” 提示。
工具供应商 – 将 CoT 模板嵌入 IDE 助手（如 GitHub Copilot、Tabnine），自动在生成代码片段前展示简短推理块，可提升正确性且几乎不增加延迟。
多语言代码库 – 对混合静态与动态语言的项目，在类型密集的模块（静态语言）优先使用 Structured CoT，对快速脚本则回退至直接生成。
资源受限环境 – 小模型 (< 13 B) 可完全跳过 CoT，或仅使用极轻量的计划（单行注释），以免性能下降。
评估流水线 – 将条件互信息估计作为诊断指标，检测模型的推理是否真正提供信息，而非仅是填充。

核心结论：对于利用大型 LLM 编写代码的开发者而言，适度且结构化的 chain‑of‑thought 提示能够在不显著增加 token 开销的前提下，显著提升代码的可靠性——前提是模型足够大且所用语言能够从显式推理中受益。