原文:Advanced Prompt Engineering: Chain of Thought (CoT) | Towards Data Science 作者:Ida Silfverskiöld 编译: @北方的郎 使用大型语言模型 一些形式的推理技术 |图片由作者提供 思维链(CoT) 已经存在了很长一段时间,从技术上讲是一种高级提示工程,但即使在首次引入几年后的今天,它仍然具有相关性。各种...
（i）与无 CoT 训练相比，CoT 训练显著增强了推理泛化能力，将其从仅适用于分布内（in-distribution, ID）场景扩展到 ID 和分布外（out-of-distribution, OOD）场景（表明系统性泛化），同时加速了收敛速度（图 1）。图表 1: 模型在优化过程中对训练和测试两跳推理事实的准确率。（ii）即使 CoT 训练中包含一定...
1 前沿Chain-of-Thought 本质上就是模型的内心独白,模拟人类思考问题的过程。它可以帮助人类更好地理解LLM推理机制,通过一些关键词 激发模型自身的推理能力,引导模型生成更准确的结果。 Chain-of-Thought 使用…
对于数学推理(GSM8k),使用连续思维被证明有利于提高推理准确率,这与语言推理链的效果相似。通过链接更多连续思维,可以扩展和解决日益具有挑战性的问题。 在逻辑推理方面,包括 ProntoQA 和本文新提出的 ProsQA,这需要更强的规划能力,Coconut 及其一些变体甚至超越了基于语言的 CoT 方法,同时在推理过程中生成的 token ...
COT（Chain of Thought）链式思维是一种改进的Prompt技术，用于提升大模型在复杂推理任务上的表现，特别是在涉及到推理和多步骤思考的问题上。COT通过模拟人类解决问题的逐步思考过程，显著提升了模型在复杂任务中的表现。它的作用主要有以下三点：提升复杂问题解决能力：COT通过将复杂问题分解为多个子问题，提高模型解决...
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...
CoT推理链优化技巧 一、CoT推理链简介 CoT，即Chain of Thought，推理链。它是一种在解决问题过程中，通过逐步推导和分析来得出结论的思维方式。在很多领域，如数学解题、逻辑推理、复杂问题解决等方面都有着重要的应用。简单来说，CoT推理链就是将一个大问题分解成一系列小的推理步骤，就像链条一样，一环扣一环，...
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...
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 ...
一、思维链(CoT) 思维链(Chain of Thought,CoT)是什么?思维链(CoT)是一种通过分步推理展示思考过程,增强大模型在复杂任务中推理能力和可解释性的技术。 思维链(CoT)的概念在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中被提出。