零样本思维链(Zero Shot Chain of Thought,Zero-shot-CoT)提示过程是对 CoT prompting 的后续研究,引入了一种非常简单的零样本提示。他们发现,通过在问题的结尾附加“Let's think step by step”这几个词,大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。从这个思维链中,他们能够提取更准确的答案。 图2.1:Zero-shot-...
思维链 2022 年 Google 论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中首次提出,通过让大模型逐步参与将一个复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解的过程可以显著提升大模型的性能。而这些推理的中间步骤就被称为思维链(Chain of Thought)。 区别于传统的 Prompt 从输入直...
CoT(chain-of-thought) : ✅,few-shot: ❎ (图中右上) 输入:指令 + CoT 引导(by reasoning step by step) + 问题 输出:推理 + 答案 CoT(chain-of-thought): ❎,few-shot: ✅ (图中左下) 输入:指令 + 示例问题 + 示例问题答案 + 指令 + 问题 输出:答案 CoT(chain-of-thought): ✅,f...
零样本思维链(Zero Shot Chain of Thought,Zero-shot-CoT)提示过程是对 CoT prompting 的后续研究,引入了一种非常简单的零样本提示。他们发现,通过在问题的结尾附加“Let’s think step by step”这几个词,大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。从这个思维链中,他们能够提取更准确的答案。
思维链 (Chain-of-thought，CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" 中被首次提出。思维链（CoT）是一种改进的提示策略，用于提高 LLM 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。CoT 没有像 ICL 那样简单地用输入输出对构建提示...
思维链（Chain of Thought，简称CoT）正是基于该前提下的一种提示工程技术，旨在增强大语言模型的复杂推理能力。这种方法通过引导模型展示其解决问题的步骤，使其能够处理更复杂的任务，并提供更透明、可解释的结果。在提示词中使用好CoT，有助于模型生成推理路径，将复杂的推理分解为多个更容易的步骤。通过 CoT，推理...
思维链 (Chain-of-thought,CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" 中被首次提出。思维链(CoT)是一种改进的提示策略,用于提高 LLM 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。CoT 没有像 ICL 那样简单地用输入输出对构建提示,而是...
思维链(Chain of Thought,简称 CoT)作为一种 Prompt 提示技术,通过模拟人类解决问题的逐步思考过程,显著提升了模型在复杂任务中的表现。本文将深入探讨 CoT 的概念、应用场景以及实际案例,帮助读者彻底理解 CoT 的底层逻辑和实践价值。 随着人工智能语言模型变得越来越高级 , 引导它们产生更透明、逻辑性强、可验证的...
大语言模型的预训练6:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...