引入CoT (chain-of-thought) 大幅提高任务数量 大幅提高模型体积 实现了用一个模型来解决超过 1800 种几乎全部的 NLP 任务,通过较低的成本,极大发掘了现有语言模型的泛化性能,让大家看到了通用模型的希望。 6. 提升小模型的推理能力:Fine-tune-CoT Large Language Models Are Reasoning Teachers 前面已经介绍过,通过...
2022 年,在 Google 发布的论文《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。而这一系列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...
思维链的一系列工作就是在这样的大环境下诞生的。定义 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...
所以将这两种思想结合起来,就产生了一个模型,只要有几个由三元组组成的提示,模型的性能会得到改善。 思维链提示 思维链是解决推理任务时人类思维过程遵循的一系列典型步骤。它可以帮助我们将一个问题分解成一系列的子问题,然后逐个解决这些子问题,从而得出最终的答案。在大型语言模型中,思维链可以用来引出推理。思路链...
Chain-of-Thought (CoT) Prompting 是一种在自然语言处理(NLP)领域里非常重要的技术,它专门用于提升模型在解决复杂推理问题上的表现。CoT Prompting 让模型通过一系列逐步的推理,清晰地展开其思维过程,从而帮助它更好地理解并回答复杂的问题。相比于直接生成答案,这种方法通过明确的步骤引导模型,使它的表现更加一致且可...
在大模型领域，“涌现”是指当模型突破某个规模时，性能显著提升并表现出让人意想不到的能力，就好像AI有了“人”的意识一样。强大的逻辑推理是大模型“智能涌现”的核心能力之一，而推理能力的关键，在于一个技术——思维链 (Chain of Thought / CoT)。CoT和ReAct (Reason+Act) 是提示工程 (Prompt Engineering...
了 解大模型思维链(Chain-of-Thought)技术 解释大模型思维链技术的基本概念和原理 大模型思维链技术是一种基于人工智能的方法,旨在模拟人类思维的连贯性和逻辑性。它通过构建一个模型,来模拟人类在面对一个问题时思考的过程,并生成一系列相关的思维环节,形成一个连贯的思维链。这个思维链可以包含问题的分析、解决方案...
思维链(Chain of Thought, CoT)是一种分步骤的推理过程,帮助理清思路、解决复杂问题以及做出决策。在人工智能和人类认知中,思维链都扮演着至关重要的角色。通过将问题分解为一系列逻辑步骤,思维链能够提高理解能力、推理能力以及问题解决的效率。 示例:数学问题的思维链 ...
Chain of thought prompting(思路链提示)是一种用于指导人工智能模型进行推理和生成连贯文本的方法。在这种方法中,用户或模型首先提出一个初始问题或假设,然后根据这个初始问题或假设,逐步引导模型进行逻辑推理,最终得出一个结论或生成一段连贯的文本。 1. 工作原理: ...