如果模型过小则会导致大模型无法理解最基本的“原子知识”,从而也无从谈起进行推理;其次,使用 CoT 可以为一些它理解到的基础知识之间搭起一座桥梁,使得已知信息形成一条“链条”,从而使得大模型不会中途跑偏;最后,CoT 的作用,或许在于强迫模型进行推理,而非教会模型如何完成推理,大模型在完成预训练后就...
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，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...
2022年在谷歌发布的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large LanguageModels》中首次提出了思维链,思维链就是一系列中间的推理步骤。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.11903 思维链实现方式 区别于传统的Prompt从输入直接到输出的映射output>的方式,CoT完成了从输入到思维链再到输出的映射,即...
简介:链式思考(CoT)提示是一种通过中间推理步骤实现复杂推理能力的方法,由Wei等人(2022)引入。它能够与少样本提示结合,提高任务处理效果。通过逐步推理,即使是大型语言模型也能展示出更强的推理能力。例如,在解决数学问题或逻辑判断上,CoT提示能显著提升正确率,尤其是在缺乏大量训练数据的情况下。
思维链CoT过程是一种有用的工具,可以以一种可以产生新见解和想法的方式与 ChatGPT 进行交互。通过遵循思维过程链的步骤,您可以帮助以富有成效和引人入胜的方式引导对话。 1.定义CoT过程:思维链过程就像一个你试图解决的谜题。你从一个清晰而有针对性的问题或提示开始,这就像拼图的第一块。当您使用 ChatGPT 时,...
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...
思维链 (Chain-of-thought,CoT) 提示 (Wei 等,'22) 是指令示范的一种特殊情况,它通过引发对话代理的逐步推理来生成输出。使用 CoT 微调的模型使用带有逐步推理的人工标注的指令数据集。这是 Let’s think step by step 这一著名提示的由来。下面的示例取自 Chung 等,'22,橙色高亮的部分是指令,粉色是输入和...
NLP COT发展: 1.Few shot: 给几个思维链的例子 2.zero shot: 不给例子,问题末尾加上Let's think step by step 3.self-consistency: 比如做10次,有8次答案一样。就认为这个答案是对的 4.tree of thoughts: 让模型每次只允许输出一个步骤(不同于前3个),并让模型验证每一步结果,如果错误就回溯上一个步...
思维链，即Chain-of-Thought Prompting，是指导大模型学习人类处理复杂问题的思考过程，而不仅仅是通过大量参数和数据堆叠获取记忆能力。这一方法旨在提升模型在算术、常识、符号推理等复杂任务上的表现。谷歌在2022年发表的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》对此...