而RAG(检索增强生成)技术则可以很好的解决这一问题,它通过检索外部知识,以增强LLM回复的可靠性。但是,RAG总是一次性提供相关信息,它很难预测后续的生成过程中,哪些是依据RAG提供的“事实”信息的。 基于上述思考,北京大学和相关机构的研究者们提出了一种新的尝试:通过外部知识的帮助(RAG),可以减轻中间推理过程(CoT)...
RAT = RAG + CoT Experiments 消融实验 RAT 鲁棒性 总结 流程细节探索 参考资料 本文主要对论文《RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation》[1]进行讲解。目前网络上可以找到一些相关介绍,但是大多只介绍了思路,而且主要靠 GPT 翻译,比较生涩,不能很细致地了解所...
使用RAG修正CoT产生的每一个思维步骤提示,算法如图1和算法1所示。具体来说,给定任务提示I、 我们首先让LLM以zero-shot(“let’s think step-by-step”)逐步生成思考 T:={\{Ti\}}^n_{i=1} , 代表第 步思考。在长生成任务中, 可以是中间推理步骤,例如代码生成中带有注释的伪代码,创造性写作中的文章提纲...
为了解决这些问题,检索增强生成(RAG)和思维链(CoT)提示技术应运而生,而它们的结合(RAG + CoT,即检索增强思想 RAT)更是展现出了强大的优势。 一、RAG:知识的注入器 RAG,即检索增强生成,是一种允许LLMs在推理过程中访问外部信息源的技术。想象一个LLMs正在解决数学问题,RAG就像是一个贴心的辅导老师,能够实时地...
RAT = CoT + RAG Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略,助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。 开发能够像人类一样思考、推理并解决复杂问题的模型一直是人工智能研究的关键目标。大规模语言模型(LLM)处于此类研究的最前沿,旨在模拟人类对概念的...
引入COT缓解大模型RAG问答的上下文区分问题:兼看Langchain的表格检索思路及GPTBIAS评估框架http://t.cn/A6lIAxYQ
(ai大模型/大模型学习路线/大模型微调/Prompt/RAG) 吴恩达LLM 7140 0 【摆脱卡顿】DeepSeek全网最全的实战技巧!建议收藏～ 秋芝2046 214.4万 1516 独家视频解读:【北大对齐团队独家解读:OpenAI o1开启「后训练」时代强化学习新范式】 北大AI对齐小组 6.0万 13 第二十课:MoE MindSpore官方 2.8万 10 谁是...
思维链CoT / 检索增强生成RAG,来调用ChatGPT,有效的原因,prompt相当于模型的输入的特征。自己训练一个模型,也是希望特征在正确的前提下越多越好。在prompt本身正确的前提下,肯定是prompt输入越多,ChatGPT回复的越准,
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3、为什么要做各种thought?LLM核心原理是根据上文计算next token的概率,如果对复杂task做分解,得到多个简单的task,对于每个简单task,可以极大缩小next token的预测范围,从而提升回答的准确性(RAG不就是这个原理么?);整体而言,也能处理比单个LLM提示窗口更大的序列输入,极大丰富context ...