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-...
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...
Morris worm spread fast in 1988 when internet was small and people thought it was a very friendly place. Many other organizations, including the U.S. Department of Defense, had to unplug, internet cables to prevent worm infection (Marsan, 2008). Morris Worm Source Code CERT Because of the ...
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…
数据集中的每个数学问题都包含了逐步的推理过程(Chain-of-Thought, CoT),帮助模型在处理复杂数学问题时保持较高的准确性。这个数据集不仅适用于基本的算术题目,还包括更复杂的代数、几何和数论问题。CoT 方法鼓励模型通过多步骤的逻辑推理,清晰地展示解题思路,从而提高计算和推理的能力。
Chain-of-Thought (CoT) 是一种推理方法,旨在帮助大规模语言模型(如GPT等)解决复杂的、多步骤推理任务。其核心理念是通过显式推理链条来逐步解决问题,从而提高模型在复杂任务上的表现。这种方法尤其适用于需要逻辑推导、数学运算和编程等领域。与传统的语言模型直接输出答案不同,CoT引导模型将问题拆解成若干个小步骤,...
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...
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...
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...
拖了一辈子没更新,不过chain-of-thought确实是越来越火了,今年iclr搜cot据说能搜出来3页结果哈哈哈哈哈。 现在更现在更。 研究背景 故事发生在2022年1月份,逐渐被大家意识到是在2022年的2月到3月之间。2021年一年中,提示学习(prompt learning)浪潮兴起,以离散式提示学习(提示词的组合)为起点,连续化提示学习(冻结...