思维链则在one-shot(啥是zero/few shot)当中加入了解题的中间过程,诱导大模型“按步骤解题”,不是直接给出计算结果,这一回大模型终于推导出了正确的答案。 思维链提示 思维链提示,就是把一个多步骤推理问题,分解成很多个中间步骤,分配给更多的计算量,生成更多的 token,再把这些答案拼接在一起进行求解。 论文里...
自动思维链(Auto-CoT) 当我们体验到思维链的好处之后也发现一个问题,生活中的场景这么多,如果每个场景我们都写个思维链,岂不要累死,于是Amazon Science团队提出了自动思维链(Auto-CoT)的概念,它通过自动化流程构建“让我们一步步思考”的思维过程,以提高模型在复杂推理任务中的表现。 自动思维链的实现方法主要有2个...
于是,思维链(Chain-of-Thought,CoT)很自然地被提出了。 大模型“涌现”的思维链 最近AI 大厂的开发人员和高校的 NLP 研究人员,都在琢磨,怎么让大模型“涌现”。 所谓“涌现”,在大模型领域指的是当模型突破某个规模时,性能显著提升,表现出让人惊艳、意想不到的能力。比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力...
思维链(Chain-of-thought,CoT) 是一种改进的提示策略,用于提高大模型在复杂推理任务中的性能,如算术推理、常识推理和符号推理。思维链结合了中间推理步骤,并把推理步骤输出,构成更丰富的'上文',从而提升'下文'正确的概率,获得更优质的输出。思维链的核心在于,它不直接将问题与答案相连,而是通过一系列中间推理步骤...
思维链(Chain of Thought, CoT)是一种分步骤的推理过程,帮助理清思路、解决复杂问题以及做出决策。在人工智能和人类认知中,思维链都扮演着至关重要的角色。通过将问题分解为一系列逻辑步骤,思维链能够提高理解能力、推理能力以及问题解决的效率。 示例:数学问题的思维链 ...
聚合变换：用户可以使用 GoT 将任意思维聚合成新思维，实现取长补短。这里看看只创建一个新顶点的基础形式：V^+ = 且 E^+ = {(v_1, v^+), ...,(v_k, v^+)}，其中 v_1, ..., v_k 是被融合的 k 个思维。更一般而言，这能实现对推理路径的聚合，即更长的思维链，而不只是单个思维。使用图...
“思维链,一种让大模型更好进行逻辑推理的技术” 了解过大模型技术的人应该听说过一个名词叫“智能涌现”,简单来说就是大模型是一个黑盒模型,没有人知道它的内部运作机制,但大模型又可以给出合理的输出,像真正具有智能一样,因此就把这种现象叫做——智能涌现。 ...
为了解决这一问题,本文作者提出了一种多链推理方法(MCR)。MCR首先使用一个LLM来对问题产生多条思维链,但其与SC方法不同,MCR从多个思维链中进行采样可以看做是一种收集多条有用“证据”的手段。上图中也对SC和MCR这两种形式进行了对比,虽然两种方法都依赖于在多个思维链上进行采样,但是SC方法直接对采样结果进行...
在大模型领域，“涌现”是指当模型突破某个规模时，性能显著提升并表现出让人意想不到的能力，就好像AI有了“人”的意识一样。强大的逻辑推理是大模型“智能涌现”的核心能力之一，而推理能力的关键，在于一个技术——思维链 (Chain of Thought / CoT)。CoT和ReAct (Reason+Act) 是提示工程 (Prompt Engineering...