也就是说“Let's think step by step”这句话,只是通过这个 prompt 让LLM 尽可能生成一些思考过程,然后再将生成的 rationale(理由) 和 question 拼在一起,重新配合一个answer 指向的 prompt 如“The answer is ”来激励模型生成答案。 从技术上讲,完整的零样本思维链(Zero-shot-CoT)过程涉及两个单独的提示/...
Fine-tune-CoT方法:提出了一种利用大型语言模型(LLMs)作为推理教师来教授小型模型进行复杂推理的方法。通过从大型教师模型生成推理样本,并使用这些样本来微调小型模型,显著提高了小型模型的推理能力。 多样性推理:提出了一种新颖的多样性推理方法,通过从教师模型生成多个不同的推理解决方案来增强Fine-tune-CoT的效果。这...
Chain-of-Thought prompting guides LLMs to succeed in solving complex tasks, both by choosing the way of formulating the prompt and providing the model with the required time or steps to generate the correct answer. What is Chain-of-Thought Prompting?
也就是说“Let's think step by step”这句话,只是通过这个 prompt 让LLM 尽可能生成一些思考过程,然后再将生成的 rationale(理由) 和 question 拼在一起,重新配合一个answer 指向的 prompt 如“The answer is ”来激励模型生成答案。 从技术上讲,完整的零样本思维链(Zero-shot-CoT)过程涉及两个单独的提示/...
其实Zero-shot-CoT 是一个 pipeline。也就是说“Let's think step by step”这句话,只是通过这个 prompt 让LLM 尽可能生成一些思考过程,然后再将生成的 rationale(理由) 和 question 拼在一起,重新配合一个answer 指向的 prompt 如“The answer is ”来激励模型生成答案。
The recent development of chain-of-thought (CoT) decoding has enabled large language models (LLMs) to generate explicit logical reasoning paths for complex problem-solving. However, research indicates that these paths are not always deliberate and optimal. The tree-of-thought (ToT) method employs...
标准提示法 vs CoT 提示法示例（图片来自 ArXiv 论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》）CoT 提出后，很快就发现其实 LLM 是 Zero-shot 推理者。也就是说，和最初 CoT 方法不一样，它们并不需要提前看到几个推理例子，才能有更好的表现。只要在提示中加上“Let’s ...
drafting concise intermediate thoughts that capture only essential information. In this work, we propose Chain of Draft (CoD), a novel paradigm inspired by human cognitive processes, where LLMs generate minimalistic yet informative intermediate reasoning outputs while solving tasks. By reducing verbosity...
像BERT 和 GPT-3 之类的 LLM 已经通过微调展示了对 4-8 位量化的良好适应性。 参数高效微调(PEFT)方法使得可以为每个任务使用小检查点,使得模型更具可移植性。这些小训练权重可以添加到 LLM 之上,允许同一模型用于多个任务而无需替换整个模型。在下一节中,我们将讨论在推理时如何为大型语言模型(LLMs)进行条件化...
但RAG 到底是什么?检索增强生成模型充当桥梁,为语言模型 (LLM) 提供外部数据访问权限,以生成富含上下文洞察的响应。无论是借鉴最近的新闻、讲座记录,还是在我们的案例中,借鉴顶级心理学文献,RAG 都使大语言模型能够以新发现的深度和相关性做出回应。 您问它们如何发挥作用?将 RAG 想象为配备向量搜索机制的大语言模型...