这表明CoT技术能够更好地利用大型模型的强大计算能力,实现更复杂的推理过程。 推理步长对LLM性能的影响 推理步长与准确性的关系 实验表明,推理步长与LLM的推理能力之间存在显著的相关性。在一定范围内,增加推理步骤可以显著提高模型的推理准确率。然而,当推理步骤过长时,可能会引入冗余信息或误导性信息,从而降低模型性能。因此,寻找
方法的核心假设是,推理过程中的序列化步骤是 CoT 提示中最关键的组成部分,能够使语言模型在生成回复内容时应用更多的逻辑进行推理。 为了测试这一观点,本文设计了一个实验,在 CoT 的推理过程中先后扩展和压缩基础推理步骤,同时保持所有其他因素不变。具体而言,研究者只系统地改变推理步骤的数量,不引入新的推理内容或...
对于few-shot COT,步数和准确性之间存在直接的线性相关:这为优化复杂推理中的 CoT 提示提供了一种可量化的方法。 具体来说,延长提示中的推理步骤可以显着增强LLM跨多个数据集的推理能力。 即使在保留关键信息的情况下,缩短推理步骤也会显着降低模型的推理能力。 如果保持必要的推理长度,即使是不正确的基本原理也可以...
关于单步长与身高的关..这个单步长我上网搜的是左脚右脚各走一步的距离,但我量出来只有一米一五,这个单步长怎么样才能叫单步长,我量出自己的单步长是自己很自然的情况下量出的,而这个人却压根没提到我这个距离段的,哪里出现了问题
增加推理步骤的优点是依赖于任务的:更简单的任务需要更少的步骤,而更复杂的任务可以从更长的推理序列中获得显着的收益。 增加零样本 CoT 中的推理步骤也可以显着提高 LLM 准确性:为了验证这种方法,我们将最初的提示从“Let’s think step by step”更改为“Let’s think step by step, but you must think ...
Transformer升级之路:13、逆用Leaky ReRoPE 本文提出了Leaky ReRoPE的“逆用”做法,通过在训练阶段使用更大步长的Leaky ReRoPE,使得推理阶段可以退回常规的RoPE,从而可以保持推理速度不变,实验结果显示这种做法还是有一定的竞争力的。 发布于 2023-08-14 13:15・IP 属地广东 赞同6 分享收藏 ...
EvolveGraph:交通系统的动态神经网络关系推理 从纯粹的物理系统到复杂的社会动态系统,多主体交互系统在世界上非常普遍。实体/组件之间的交互会在个人和整个多代理系统的层面上引发非常复杂的行为模式。由于通常只观察单个实体的轨迹,而对底层的交互模式一无所知,并且对于每个具有不确定性的主体,通常存在多种可能的模态,...
CoT(思维链)技术作为一种新兴的提示策略,以其多步骤推理能力闻名,为LLM的性能提升开辟了新的路径。本文将深入探讨CoT技术的有效性,并解析推理步长对LLM性能的影响。 CoT技术简介 CoT(Chain-of-Thought)技术,即思维链技术,是一种通过引导LLM逐步推理并展示中间步骤的方法。通过向LLM展示包含详细推理过程的示例,模型...
本文对思维链的推理步长进行了控制变量实验,发现推理步长和答案的准确性是线性相关的,这种影响机制甚至超越了问题本身所产生的差异。 如今,大型语言模型(LLM)及其高级提示策略的出现,标志着对语言模型的研究取得了重大进展,尤其是在经典的 NLP 任务中。这其中一个关键的创新是思维链(CoT)提示技术,该技术因其在多步骤...
我们的方法采用了串行到并行的校准流程,解决了校准和推理过程的一致性问题,并确保了训练的稳定性。基于该流程,我们进一步引入了混合精度量化策略、多时间步长激活量化和时间信息预计算技术,以确保与浮点模型相比生成更高的保真度。通过对 Stable Diffusion v1-4、v2-1 和 XL 1.0 进行大量实验,我们证明了我们的方法在...