如果模型过小则会导致大模型无法理解最基本的“原子知识”,从而也无从谈起进行推理;其次,使用 CoT 可以为一些它理解到的基础知识之间搭起一座桥梁,使得已知信息形成一条“链条”,从而使得大模型不会中途跑偏;最后,CoT 的作用,或许在于强迫模型进行推理,而非教会模型如何完成推理,大模型在完成预训练后就...
本文通过在受控和可解释的环境中展示系统性组合泛化如何通过显式思维链（CoT）训练在 Transformer 中产生，揭示了思维链训练的核心机制。具体而言：（1）与无思维链训练相比，思维链训练显著增强了推理泛化能力，使其从仅限分布内（ID）泛化扩展到同时涵盖分布内和分布外（OOD）场景。（2）通过 logit lens 和 causal...
思想之链(CoT) 构建推理链 推理微调 替代发电技术 高级CoT CoT 的经济学 Hugging Face 设置环境 代码 思维链 (CoT) 已经存在了相当长一段时间,从技术上来说是一种先进的快速工程,但它在首次推出几年后的今天仍然具有重要意义。思维链有各种形式,通常是为了迫使大型语言模型进行推理。今年9 月,OpenAI 发布其模型...
思维链（Chain of Thought，简称CoT）是人工智能领域的一项重要技术，尤其在提升大型语言模型（LLM）的推理能力和问题解决能力方面表现出色。以下从定义、技术原理、应用场景、优势与挑战以及未来趋势五个方面，为您详细解析思维链：1. 定义与背景 定义：思维链是一种提示技术，通过在问题和答案之间插入中间推理步骤，...
今天我们来聊聊一个在AI领域非常火热的术语——思维链CoT(Chain of Thought)。🔍💡🌐 什么是思维链CoT? 简单来说,思维链CoT是一种用来提升大型语言模型(LLM)推理能力的方法。它通过在提示中加入中间推理步骤,引导模型展示其思考过程,从而生成更准确、逻辑性更强的答案。就像让模型边想边说,一步步展示它的思考...
思维链 (Chain-of-thought，CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" 中被首次提出。思维链（CoT）是一种改进的提示策略，用于提高 LLM 在复杂推理任务中的性能，如算术推理、常识推理和符号推理。CoT 没有像 ICL 那样简单地用输入输出对构建提示...
详解思维链(Chain-of-Thought)如何通过串联中间推理步骤,显著提升AI模型在算术、常识及符号推理任务中的准确性和效率。
一、什么是思维链COT? 思维链COT是一种通过显式输出中间逐步的推理步骤来增强LLM的算数、常识和推理能力的方法。在使用LLM时,我们通常只需要提供输入问题和期望的输出答案,而不需要关心模型是如何进行推理的。然而,思维链COT要求模型在输出最终答案之前,先显式输出一系列的中间推理步骤。这些步骤可以帮助我们了解模型的...
思维链 (CoT) 模拟人类的推理过程,通过一系列连贯的逻辑推导促进系统性的问题解决。 思维链提示是一种人工智能方法,通过将复杂的任务分解为一系列逻辑步骤,最终实现解决方案,以模拟类似人类的推理过程。这种方法反映了人类智能的基本特征,提供了一种结构化的问题解决机制。换句话说,CoT 基于认知策略,将复杂问题分解为...
多模态大模型，也有自己的CoT思维链了！厦门大学&腾讯优图团队提出一种名为“领唱员（Cantor）”的决策感知多模态思维链架构，无需额外训练，性能大幅提升。在 ScienceQA 上，基于GPT-3.5的Cantor准确率达到了82.39%，相比基于GPT-3.5的思维链方法提升了4.08%。在更具挑战性的MathVista上，基于Gemini的Cantor...