为了更加直观的展现出 CoT 对大模型能力带来的提升,论文作者在七个不同的推理任务数据集中对 CoT 的效果进行了实验,如下图所示,可以看到,相较于直接 Prompt, CoT 对所有的推理任务都带来了显著的提升。 思维链效果如此拉满,那么 Jason Wei 提出的 CoT 到底是一项什么样的技术,接下来介绍下细节 3.CoT 生效的原...
CoT prompt 贡献 基于PaLM 540B仅采用8个思维链示例,实现了最先进的在GSM8K数学单词问题基准上的准确性,甚至超过了使用验证器微调了GPT-3。 在算数推理、常识推理、符号推理上,思维链都可以显著的提升性能,这种性能的提升是具有涌现(3个任务CoT能力涌现都只出现在100B的模型上)。 通过消融实验证明了CoT的顺序逻辑...
模型：Coconut 允许通过在推理期间手动设置 < eot > 的位置来控制潜在思维的数量。当强迫 Coconut 使用 k 个连续思维时，该模型预计将从第 k + 1 步开始，用语言输出剩余的推理链。实验采用 k∈{0,1,2,3,4,5,6} 在 ProsQA 上测试 Coconut 的变体。图 5 展示了在 ProsQA 上对不同推理方法的对比分析。
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...
思维链（CoT）便是一种用于设计 prompt 的方法，即 prompt 中除了有任务的输入和输出外，还包含推理的中间步骤（中间思维）。研究表明，CoT 能极大地提升 LLM 的能力，使之无需任何模型更新便能解决一些难题。也有研究者改进了 CoT，提出了使用 CoT 实现自我一致的方法（CoT-SC）；这个方案是生成多个 CoT，再选...
多模态大模型，也有自己的CoT思维链了！厦门大学&腾讯优图团队提出一种名为“领唱员（Cantor）”的决策感知多模态思维链架构，无需额外训练，性能大幅提升。在 ScienceQA 上，基于GPT-3.5的Cantor准确率达到了82.39%，相比基于GPT-3.5的思维链方法提升了4.08%。在更具挑战性的MathVista上，基于Gemini的Cantor...
一、什么是思维链COT? 思维链COT是一种通过显式输出中间逐步的推理步骤来增强LLM的算数、常识和推理能力的方法。在使用LLM时,我们通常只需要提供输入问题和期望的输出答案,而不需要关心模型是如何进行推理的。然而,思维链COT要求模型在输出最终答案之前,先显式输出一系列的中间推理步骤。这些步骤可以帮助我们了解模型的...
什么是思维链?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。
最近的研究发现，思维链提示（Chain of Thought prompting，简称为 CoT）可以显著提升大语言模型（LLM）的性能，尤其适用于处理涉及数学或推理的复杂任务。不过尽管取得了很大成功，但 CoT 背后的机制以及如何释放 LLM 的潜力仍然难以捉摸。近日，北京大学的一项新研究从理论视角揭示了 CoT 背后的奥秘。论文链接：https:...
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...