思维链(Chain of Thought, CoT)作为大规模语言模型推理能力的关键技术,其性能在很大程度上取决于解码策略的设计。自洽性(Self-Consistency, SC)方法通过对同一输入生成多条推理轨迹,并以多数投票的方式选取最终答案,从而在无需额外模块的前提下显著提升了模型的推理准确性和鲁棒性。然而,关于SC机制的深层次原理尚未得以充分阐明,其中多样
结论:利用self-consistency还能带来比较大的提升,ANLI任务从69.1->78.5,提升比较大。5 示例:多数投票的答案修正CoT贪婪解码推理结果 1):红颜色为CoT贪婪解码错误的推理和答案,选取多数投票的最终结果25,可以对比分析发现CoT贪婪解码的推理错误。2):测试模型:PaLM-540B6 Self-consistency与现有其他方法对比6.1 与先采样...
⓸ 群体智慧(Self Consistency) 彬老师:Google的《SELF-CONSISTENCY IMPROVES CHAIN OF THOUGHT REASONING IN LANGUAGE MODELS》论文,就提出利用大模型的多样性生成能力,来提高推理准确性的巧妙思路。 大饼:多样性生成能力? 弘老师:我们知道,大语言模型是生成式模型,对同一个问题可以产生多种不同的回答。研究者想到,...
1. 自我一致性的重要性 用户体验:用户期望模型在对话中保持一致,这有助于建立用户的信任和满意度。 任务完成:在执行特定任务时,模型需要保持一致的目标和行动指南,以确保任务顺利完成。 错误预防:自我一致性有助于减少模型在处理信息时的错误和不一致性。 2. 实现自我一致性的策略 上下文保留:确保模型能够记忆和理...