因此,一个自然的想法就是,能不能利用 Zero-shot CoT 来让 LLM 产生很多带有推理的QA pair,然后把这些QA pair加入到prompt中,构成ICL的上文,再让LLM进行推理。 作者假设的是这样一个场景:我们有一大堆的待测试的问题(没有标注,不知道正确答案和推理过程),我们要怎么利用 LLM 和这么一个无标注问题集合,在不进...
如表 1 所示，CoT 相比 No-CoT 并无明显改进。然而，Coconut 及其变体和 iCoT 在 ProsQA 上大幅提升了推理能力，表明潜空间推理在需要大量规划的任务中具有明显优势。模型仍需指导来学习潜在空间推理 理想情况下，模型应该能通过问答数据的梯度下降自动学习最有效的连续思维（即无课程学习版本的 Coconut）。然而，实...
论文地址:2409.12183 (arxiv.org), 视频播放量 2877、弹幕量 0、点赞数 78、投硬币枚数 27、收藏人数 228、转发人数 26, 视频作者 AI桐木, 作者简介 二个 Agent 项目 autoMate、xbrain!,相关视频:Tools | AI控制电脑不仅仅是RPA,【Coze教程】25版Coze扣子入门教程,快
其实过去两年大型语言模型热度不断上升,从提示学习(prompt),到演示学习(DL),再到情景学习(ICL)再到最新的思维链(CoT),,也带火了很多新的热门名词比如“人工反馈强化学习”,“思维链”,“涌现能力”等(可能更早就在这个领域中出现,只是笔者自己没有注意到)。这篇文章就是一篇关于“思维链”的论文,粗浅研读如有...
月之暗面研究员Flood Sung近日分享了k1.5模型背后的完整思考过程,并透露称,2024年9月12日OpenAI o1发布的震撼效果让他陷入了对Long-CoT有效性的反思。一年多前,月之暗面Kimi联合创始人Tim周昕宇已经验证过Long-CoT的有效性,通过使用小型模型进行几十位的加减乘除运算,将细粒度的运算过程合成很长的CoT数据进行SFT训...
@omarsar0 最近几周在LLMs研究中非常注重思维链的研究。 如果你正在寻找有趣的周末阅读材料,这里有一些论文: - 思维图(DoT):通过数学严谨性增强LLMs的推理能力。DAT模型将LLM中的迭代推理建模为有向无环图的构建。
如果你正在寻找有趣的周末阅读材料,这里有一些论文: - 思维图(DoT):通过数学严谨性增强LLMs的推理能力。DAT模型将LLM中的迭代推理建模为有向无环图的构建。它将命题、批评、细化和验证整合到统一的DAG结构中;这使得DoT能够捕捉超越线性或基于树的方法的复杂逻辑推理。https://t.co/3mFtM4neHT - 是否使用CoT?
新浪讯 2月17日上午消息,月之暗面研究员Flood Sung近日分享了k1.5 模型背后的完整思考过程,并透露称,2024年9月 12 号OpenAI o1 发布带来的震撼效果,令自己陷入了Long-CoT的有效性反思中。因为 Long-CoT 的有效性,其实在一年多前月之暗面Kimi联合创始人Tim周昕宇就验证过,使用很小的模型,训练模型做几十位的加...
近日,月之暗面研究员FloodSung在分享k1.5模型背后的完整思考过程时,透露了一个令人震撼的事实:2024年9月12号OpenAI o1发布所带来的震撼效果,让团队深刻反思了Long-CoT(长思维链)的有效性。事实上,早在一年多前,月之暗面Kimi联合创始人Tim周昕宇就已经验证过Long-CoT的潜力。通过使用较小的模型,训练模型完成复杂的...
1. 传统的 CoT：使用完整的思维链进行训练，让模型生成每一步的推理过程 2. No-CoT：模型直接生成最终答案，不要求中间推理步骤 3. iCoT：采用渐进式策略，逐步移除推理链中的步骤 4. Pause token：在问题和答案之间插入特殊的暂停 token 同时，他们还评估了 Coconut 的三个变体版本：1. 无课程学习版本：跳过...