链式推理(CoT)作为一种逐步推理方法,显著提升了模型的推理能力与可解释性。 当前研究多集中于Transformer的表达能力或多步模型的误差分析,但少有研究探讨如何通过优化链式推理实现任务分解。 研究必要性: 解决k-parity问题(一个经典的多步推理问题)被认为是极具挑战性的,通过此研究可验证链式推理对Transformer的优化能力...
可以看到，对于许多数据集和模型而言，仅仅有规划不足以带来明显的性能增益。与直接回答相比，CoT 或规划+ CoT 求解器是实现强大性能所必需的。使用其中一种方法跟踪执行情况可带来最大的准确性优势，尤其是对于含有大量数学内容的数据集。尽管 CoT 或规划+ CoT 求解器比直接回答和规划+直接回答更强，但规划+工具求...
Shao et al. (2023) 提出了 Synthetic Prompting,它利用一些人工注释的示例来提示模型通过交替的前向后向过程生成更多示例,并选择有效的演示来引发更好的推理,从而缓解 AutoCoT 中缺乏人工对齐的问题。虽然以前的工作解决了手动标注的问题,但演示选择也会显著影响性能。Automate-CoT (Shum et al., 2023) 采用强化...
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
论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.12183 同时,他们还对14个模型的20个数据集,进行了评估。 结果显示,CoT在涉及数学、逻辑任务中,能够增强LLM性能,但在其他类型任务上,收益较小。 在MMLU中,除非问题或模型回答中包含“=”(表示符号运算和推理),否则直接生成答案,而不使用CoT,能达到与使用CoT相同的准确率。
为了深入理解影响 CoT 推理的因素,普林斯顿大学、耶鲁大学的研究人员最近发布了一项案例研究,使用三个大模型(GPT-4、Claude 3 和 Llama 3.1)利用CoT提示来执行解码移位密码(decoding shift ciphers)的符号推理任务。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.01687 ...
这种高级的推理机制超越了传统的 CoT，即使模型并没有显式地接受训练或指示以这种方式操作。实验表明，Coconut 成功增强了 LLM 的推理能力。对于数学推理（GSM8k），使用连续思维被证明有利于提高推理准确率，这与语言推理链的效果相似。通过链接更多连续思维，可以扩展和解决日益具有挑战性的问题。在逻辑推理方面，包括 ...
大模型与CoT经典论文阅读之——Zero-shot CoT, Manual CoT, AutoCoT ChatGPT以及 GPT4 作为纯自回归式语言模型,本不应该期待其有什么推理能力,尤其是数学推理,但是他们在基础的推理任务上却十分让我们惊艳(当然肯定不能作为专业的数学解题工具),这让我们非常好奇大模型(LLM)这么多参数里面到底藏了些什么好东西,怎...
实验结果显示，这种方法在保持与基线相似的最终任务性能的同时，可以生成比基线更忠实的CoT基本原理，有助于提高模型性能。Amazon提出 | SCOTT：一致性思维链蒸馏 文章提出了一种名为SCOTT的方法，通过使用一种称为“自洽”的新解码策略，取代传统的思想链提示中的天真贪婪解码。该方法通过采样一组多样化的...
Jason Wei 是思维链提出者,并和 Yi Tay、Jeff Dean 等人合著了关于大模型涌现能力的论文。目前他正在 OpenAI 进行工作。 在CV 领域,研究者一直把李飞飞等人创建的 ImageNet 奉为模型在下游视觉任务中能力的试金石。 在大模型时代,我们该如何评估 LLM 性能?现阶段,研究者已经提出了诸如 MMLU、GSM8K 等一些评估基...