于是,思维链(Chain-of-Thought,CoT)很自然地被提出了。 大模型“涌现”的思维链 最近AI 大厂的开发人员和高校的 NLP 研究人员,都在琢磨,怎么让大模型“涌现”。 所谓“涌现”,在大模型领域指的是当模型突破某个规模时,性能显著提升,表现出让人惊艳、意想不到的能力。比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力...
2022 年 Google 论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中首次提出,通过让大模型逐步参与将一个复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解的过程可以显著提升大模型的性能。而这些推理的中间步骤就被称为思维链(Chain of Thought)。 区别于传统的 Prompt 从输入直接到输出...
零样本思维链(Zero Shot Chain of Thought,Zero-shot-CoT)提示过程是对CoT prompting 的后续研究,引入了一种非常简单的零样本提示。他们发现,通过在问题的结尾附加“Let's think step by step”这几个词,大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。从这个思维链中,他们能够提取更准确的答案。 图2.1:Zero-shot-Co...
2022 年,在 Google 发布的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中首次提出思维链(Chain of Thought),思维链就是一系列中间的推理步骤(a series of intermediate reasoning steps)。通过让大模型逐步参与将一个复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解的过程可以显著提升...
思维链（Chain of Thought，简称CoT）正是基于该前提下的一种提示工程技术，旨在增强大语言模型的复杂推理能力。这种方法通过引导模型展示其解决问题的步骤，使其能够处理更复杂的任务，并提供更透明、可解释的结果。在提示词中使用好CoT，有助于模型生成推理路径，将复杂的推理分解为多个更容易的步骤。通过 CoT，推理...
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...
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,而是...
"思维链"(Chain of Thought)是指一系列有逻辑关系的思考步骤或想法,这些步骤或想法相互连接,形成了一个完整的思考过程。它是指导我们思考和解决问题的一种方法,可以帮助我们更好地理解问题、分析问题和解决问题。 一个有效的思维链应该具有以下特点: 逻辑性:思维链中的每个思考步骤都应该是有逻辑关系的,它们应该相互...
CoT 全称是 Chain of Thought,中文通常翻译为链式思维、思维链等。它是在提示词工程中被广泛使用的核心技术之一。它的中心思想就是当模型碰到复杂的推理问题的时候,要拆解成多个简单的子问题,并依次求解,形成一条完整的推理链条,再让大模型回答。 AI 科学家之所以会提出这种 " 逐层拆解 " 的方式,还要从人工智能...
大语言模型的预训练6:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...