至于为何,Jason Wei 那条推特一定程度说明问题,知乎上也有人把他删掉的推特截图放出来,大致意思是20年后入门 NLP 的人比之前的幸福,他们对 LM 的认知来自于强大的 LLM,而过去的人往往还停留在 BERT 的范式。 参考 大模型思维链(Chain-of-Thought)技术原理 - 知乎 (zhihu.com) 从CoT 到 Agent,最全综述来了...
CoT(chain-of-thought) : ❎,few-shot: ❎ (图中左上) 输入:指令 + 问题 输出:答案 CoT(chain-of-thought) : ✅,few-shot: ❎ (图中右上) 输入:指令 + CoT 引导(by reasoning step by step) + 问题 输出:推理 + 答案 CoT(chain-of-thought): ❎,few-shot: ✅ (图中左下) 输入:...
思维链(Chain-of-thought)提示使大型语言模型能够处理复杂的算术、常识和符号推理任务。强 调了Chain-of-thought推理过程。 如图:该模型产生了一个思想链来解决一个数学问题,否则它会变得不正确。 思维链 Chain-of-Thought(COT)是思路是什么? 思维链 Chain-of-Thought(COT)类似于一个解决方案,它模仿了一个逐步思...
思维链(Chain of Thought,CoT),让AI像学霸做数学题那样,不让它直接报答案,而是把"解题过程"一步步写出来,使得错误率直降。 我们在工作、学习经常用到的思维导图,以及通过详细的分析步骤,逐步推理问题的过程,也可以理解为“思维链”。 这种步骤分解的方式用在提示学习中,就被称为思维链提示,好像A有了人的意识...
Chain-of-Thought(CoT)1.简介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…
9月份论文“A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future“,来自哈工大和华为。 思维链推理是人类智能的一个基本认知过程,在人工智能和自然语言处理领域受到了极大的关注。然而,仍…
(太长不看版)最新研究发现,Chain-of-Thought(CoT)提示法能显著提升大语言模型(LLM)在数学和推理任务中的表现。本文首次从理论角度揭示了这一现象背后的机制:1)有限深度的Transformer模型无法直接解决基本算术/方程问题,除非模型规模随输入长度超多项式增长;2)通过生成CoT推导步骤,恒定大小的自回归Transformer就能完美解决...
Chain-of-Thought(CoT)是一种在自然语言处理(NLP)领域中用于推理的策略,尤其在GPT这样的大语言模型中得到广泛应用。CoT 的核心理念是通过分解问题,模拟人类思考的逐步推理过程,从而帮助模型更好地理解复杂任务,并给出更准确的答案。CoT(思维链)方法的关键思想是让模型生成一个有序的推理链条,而不是直接跳到结论。
而自从Jason Wei等人于2022年1月提出思维链(Chain-of-Thought,CoT)方法[2]并将其应用到包括算术、常识、符号推理相关的多个数据集中,学界和业界似乎注意到了能够在不通过微调手段改变模型参数的情况下挖掘和提升模型大语言模型在未知任务的语义理解和逻辑推演能力的一种新的基础范式。因而在此后的一段时间内,研究者们...
近年来,Chain-of-Thought(CoT,思维链)提示方法已经成为从大语言模型(LLMs)中激发推理能力的默认方法。然而,这种额外的“思考”到底在哪些任务上真正有效呢?为了回答这个问题,我们对100多篇使用CoT的论文进行了定量分析,并在14个模型上对20个数据集进行了评估。结果显示,CoT主要在涉及数学或逻辑的任务上带来了显著的...