这种修改将推理从语言空间中解放出来，并且由于连续思维是完全可微的，因此可以通过梯度下降对系统进行端到端优化。为了增强潜在推理的训练，本文采用了多阶段训练策略，该策略有效地利用语言推理链来指导训练过程。这种范式带来了高效的推理模式，与基于语言的推理不同，Coconut 中的连续思维可以同时编码多个潜在下一步，从...
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...
强大的逻辑推理是大模型“智能涌现”的核心能力之一,使得AI像真正的人类一样,拥有了自己的“意识”,而推理能力的关键就在于思维链。 什么是思维链(CoT)? 简单来说,思维链是一种改进的Prompt技术,用于提升大模型在复杂推理任务上的表现,特别是涉及到推理和多步骤思考的问题,而这一系列推理的中间步骤就被称为思维链...
实验结果表明,在一些需要复杂推理步骤的任务上,本文Zero-Shot-CoT的方式能够胜过一般的zero-shot prompting的效果,说明在输入中加入一句简单的“请一步步思考”真的能够帮助LLM生成有效的推理链,并且提升LLM求解问题的表现。当然,一个与Few-Shot-CoT工作类似的结论是,这样的逻辑链能力仅出现在模型规模达到了一定程度的...
目前,MLLM严重依赖文本数据,在处理多回合动态视觉输入和进行可解释推理方面存在明显不足。此外,现有的视觉问答(VQA)数据集缺乏中间视觉思维链(CoT)的监督信息,同时流行的MLLM框架又过度依赖于静态图像上下文输入,这无疑进一步加剧了这一挑战。 在此背景下,Visual CoT应运而生,它引入了一个包含438,000个样本的视觉...
目前,研究者们也在LLMs中模仿人类推理过程设计了一种名为思维链(chain-of-thought,CoT)的技术,例如我们向ChatGPT询问一个复杂的数学问题时,模型首先会将问题分解成一系列的推理步骤,通常情况下,模型会在多个链中进行采样,并通过投票机制得到最终答案,但是这些中间过程随后会被丢弃掉。虽然这种思维链方法可以显著的提...
思维链CoT技术作为一种创新的方法,为提升大模型的推理能力提供了新的思路。通过模拟人类的思考过程,CoT技术使得大模型在处理复杂问题时更加透明、可解释。随着技术的不断发展,CoT技术有望在更多领域得到应用,为人工智能的发展注入新的活力。同时,对于开发者而言,掌握CoT技术也将成为提升大模型性能、优化用户体验的重要手...
zero-shot COT Large Language Models are Zero-Shot Reasoners 除了使用Few-shot-COT样本可以让模型给出推理过程,单纯用指令也可以让模型给出思维链,且能进一步提升模型复杂问题推理能力。论文中效果最好的激活思维链的指令是"Let's think step by step"哈哈哈,我当时论文看到这里感觉空气都凝固了 ...
拓展技术自动思维链(Auto-CoT):这是一种更高级别的CoT技术,通过简单的提示,促使模型自我思考,自动展示从设置方程到解方程的整个推理过程。这种技术可以在保证每个思维链正确性的同时,实现更精简的提示词设计。 思路 ICL的思路是在新测试样本中加入示例(demonstration)来重构prompt。与ICL(In-Context Learning)有所不同...
在人工智能的广阔领域中,推理能力一直是衡量模型智能水平的重要指标。随着大型语言模型(LLM)的兴起,如何进一步提升其复杂推理能力成为了研究热点。COT(Chain of Thought)技术,作为一种创新的prompt方法,通过要求模型在输出答案前显式展示中间推理步骤,显著增强了大模型的推理能力。本文将简明扼要地介绍COT技术的原理、应用...