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,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...
为了在Python中调用Golly的命令行工具，我需要从现有的C++代码中提取出核心功能，这意味着必须简化一个包...
因此，Chain-of-Thought是我们向更高水平AI迈进的重要方式，目的是模拟人类思考和解决问题过程中对答案的...
但在实践中,为训练训创造大量的理由是费时费力的。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...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。 起源:CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次...
提到few-shot,自然就会想到思维链(Chain-of-Thought)。那我们现在一起看看这篇文章吧,一起学习,一起成长。 文章中探讨了如何生成思维链——一系列中间推理步骤——显著提高大型语言管理模型执行复杂推理的能力。特别是,展示了如何通过一种称为思维链的简单方法自然地、不充分地融合大语言模型,其中思维链是作为思维链...
作用还是挺大的，而且对于大模型的推理能力有质的提升。比如最近OpenAI推出的o1推理大模型，它就是引入用...
Chain-of-Thought (CoT) Prompting之所以能有这么大作用，得从“让AI开脑洞”的本质说起。简单来说，...
1.开山之作 chain of thought blog.research.google/20 跟不带chain of thought 的对比 标准prompt要求模型直接给出答案,而思维链式提示则要求模型将多步推理问题分解为中间推理步骤,在这种情况下最终得到正确的答案 它的prompt 1.1 小结 这个key idea是,当要解决一个多步推理问题,思维链将模拟一个直观的思维过程...