论文的核心是通过Few-shot的方案,来引导模型生成中间推理过程,并最终提高模型解决复杂问题的能力。核心逻辑很Simple&Naive 通过在Few-shot样本中加入推理过程,可以引导模型在解码过程中,先给出推理过程,再得到最终答案 类似中间推理过程的加入,可以显著提高模型在常识推理,数学问题,符号推理等复杂推理问题上的模型表现。
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 zero-shot-COT在论文中需要两步解码,第一步用Let's think step by step让模...
我们在一些需要推理的多项选择问题上也发现,先推理再回答选项的效果显著优于先回答选项再给出推理过程 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...
思维链推理的综述:进展、前沿和未来 摘要:思维链推理,作为人类智能的基本认知过程,在人工智能和自然语言处理领域引起了极大的关注。然而,这一领域仍然缺乏全面的综述。为此,我们迈出了第一步,全面而广泛地呈现了这一研究领域的深入调查。我们使用X-of-Thought(思维X)来广泛地指代思维链推理。具体来说,我们根据方法的...
o1 实现超强推理能力的原因在于它的思考能力,而这背后源于强化学习和思维链(CoT,Chain of Thought)。 这意味着,大模型在给出答案之前,会有一种类似人类思考的过程,然后进行推理。 就在人们对大模型的推理能力进行讨论的时候,谷歌DeepMind 首席科学家丹尼·周(Denny Zhou)近日在 X 发文称,其与合作者此前在一篇论...
思维链改进:Auto-CoT、小冰链(X-CoTA) 使用了人工构造的思维链。然而,由不同人员编写的推理范例,在准确率上存在高达 28.2% 的差异。 因此,如果能够自动构建具有良好问题和推理链的范例,则可以大幅度提升推理效果。 Auto-CoT 可以让机器从各种问题中学习,生成多种多样的推理链。
摘要:思维链推理,作为人类智能的基本认知过程,在人工智能和自然语言处理领域引起了极大的关注。然而,这一领域仍然缺乏全面的综述。为此,我们迈出了第一步,全面而广泛地呈现了这一研究领域的深入调查。我们使用X-of-Thought(思维X)来广泛地指代思维链推理。具体来说,我们根据方法的分类系统地组织了当前的研究,包括XoT...
self-consistency的基础假设很人性化:同一个问题不同人也会给出不同的解法,但正确的解法们会殊途同归得到相同的正确答案。以此类比模型解码,同一问题不同随机解码会得到不同的思维链推理过程,期望概率最高的答案,准确率最高。那核心就变成针对多个解码输出,如何对答案进行聚合。论文对比了以下几种方案 ...
逻辑和推理(Chain-of-Thought Prompting):通过串联逻辑步骤的提示,帮助模型进行连贯且逐步的推理过程,以产生更结构化和深思熟虑的回答。 自动化思维链(Automatic Chain-of-Thought Prompting):自动生成逐步推理链,减少人工创建高质量例子的时间和努力。 自洽性(Self-Consistency):通过从模型的解码器中采样多样化的推理链...
当前,大语言模型在诸多复杂的逻辑推理任务中取得了非常好的表现,其中思维链(Chain of Thought)和思维树(Tree of Thought)技术的运用,进一步提高了模型的推理能力。 然而,对于思维链和思维树为何能带来这样的提升,领域里还没有达成共识性结论。 在近期一篇论文中,新加坡国立大学的博士生康力伟和赵子瑞,结合机器学习理论...