搭配Few-Shot一起使用 [感觉容易受token长度限制] 复杂的多步求解问题上效果更好 但是,推理链这个需要8个演示示例有点多,尤其如果用在中文任务上,很容易出现超过Token长度 Chain-of-thought prompting - 数值计算, 符号推理 研究动机 增加语言模型的规模可以提升模型效果和样本小了,但是LLM在算术,常识推理和符号推理...
也可以理解为通过few-shot来引导模型给出更合理,更一致的推理思路,再根据这个思路在解决问题。 设计理念很好,但我最好奇的是few-shot-COT要如何写,才能引导模型针对不同场景进行合理的问题拆解。这里我们还是看下针对数学问题的few-shot应该如何构建的,论文中的few-shot-prompt是纯手工写制作,这里我采用chatgpt来生成...
也可以理解为通过few-shot来引导模型给出更合理,更一致的推理思路,再根据这个思路在解决问题。 设计理念很好,但我最好奇的是few-shot-COT要如何写,才能引导模型针对不同场景进行合理的问题拆解。这里我们还是看下针对数学问题的few-shot应该如何构建的,论文中的few-shot-prompt是纯手工写制作,这里我采用chatgpt来生成...
CoT提示应该至少包含其中一个元素。通常,带有(或不带有)示例的CoT提示称为few-shot CoT(或zero-shot CoT)。下图展示了几个CoT提示示例。 示例 在Few-shot的CoT中,示例是必不可少的部分。如上图所示,CoT示例是一个(问题、理由、答案)三元组,其中理由包含从问题到答案的中间推理步骤。 文本说明 LLM显示出即使在...
大模型的 in-context few shot 能力是极强的，但是创建很多的中间步骤用来做监督 finetune 是非常耗时的，而且传统的 prompt 方式在数学计算、常识推理等做的又不好，怎么结合 in-context few shot 和 中间步骤来改善算术推理、常识推理和符号推理等能力是一个问题。思维链的一系列工作就是在这样的大环境下诞生的...
与Few-shot CoT 不同,Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的任务演示。相反,它直接生成推理步骤,然后使用生成的 CoT 来导出答案。其中 LLM 首先由 “Let's think step by step” 提示生成推理步骤,然后由 “Therefore, the answer is” 提示得出最终答案。他们发现,当模型规模超过一定规模时,这种策略会...
类似的，范例生成也可以分为手动范例生成与自动范例生成，传统的 Few-Shot-CoT 就是一种典型的手动范例生成方法，在 Few-Shot-CoT 的基础上，一种让大模型使用手动生成的范例多次回答问题，再从其中依据如熵、方差等的不确定性度量选择“最不确定”的问题，通过手动注释来加强范例生成的 ActivePrompt 方法诞生，成为...
self-consistency是在few-shot-cot的基础上,用Ensemble来替换Greedy Search,来提高解码准确率的一种解码策略,论文显示加入self-consistency,可以进一步提升思维链的效果GSM8K (+17.9%)。 在使用大模型进行固定问题回答例如多项选择,数学问题时,我们往往会采用Greedy-Search的方式来进行解码,从而保证模型解码生成固定的结果...
大语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统...
大语言模型的预训练6:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...