classLLMChain(Chain,BaseModel):"""Chain to run queries against LLMs."""defpredict(self,**kwargs:Any)->str:"""Format prompt with kwargs and pass to LLM. Args: **kwargs: Keys to pass to prompt template. Returns: Completion from LLM. Example: .. code-block:: python completion = ll...
LLMChain 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 class LLMChain(Chain, BaseModel): """Chain to run queries against LLMs.""" prompt: BasePromptTemplate """Prompt object to use.""" llm: BaseLanguageModel output_key: str = "text" #: :meta private: def generate(self, ...
where the Instructions often act as the confounder for CoTs and Answers, leading the CoT in LLMs to make type 1 and 2 errors (Table 2) due to spurious correlation. 因果分析表明大语言模型可能不同的任务上呈现不同的潜在因果模型,并且指令Z经常作为思维链X与回答Y之间...
解锁LLMs的“思考”能力:Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 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(symbolic reasoning)。 起源:CoT技术的概念是在Google的论文...
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...
解锁LLMs的“思考”能力:Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 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(symbolic reasoning)。
大型语言模型(LLMs)是非常强大的通用推理工具,在各种情况下都非常有用。 但是,与构建传统软件不同,使用LLMs存在一些挑战: 调用往往是长时间运行的,并且随着可用输出而逐步生成输出。 与固定参数的结构化输入(例如JSON)不同,它们采用非结构化和任意的自然语言作为输入。它们能够“理解”该语言的微妙之处。
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...
🦜🛠️ LangSmith: Trace and evaluate your language model applications and intelligent agents to help you move from prototype to production. 🦜🕸️ LangGraph: Create stateful, multi-actor applications with LLMs. Integrates smoothly with LangChain, but can be used without it. 🦜🕸️...
LangChain是一个基于LLMs的应用框架,它简化了LLMs的使用流程,使得开发者可以更加便捷地构建各种自然语言处理应用。通过LangChain,开发者可以快速地创建Prompt模板,实现自定义的自然语言处理任务。三、Prompt模板应用在LangChain中,Prompt模板是实现自然语言处理任务的关键。通过定义Prompt模板,开发者可以指导LLMs如何处理输入...