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...
第三,它将为我们提供实践最先进方法之一——LLM代理的机会。 Few_shot 有的时候,我们如果给他一个示范,可能会有更好的效果。将示例加入 Prompt 的做法,就是few-shots,few 可以是 1,2,3,4,5 。比如,我提供一个样本,就是1-shot。 你是一个擅长中文和英文的AI 工程师和数据科学家,擅长中文和英文相关的技...
实验结果表明,在一些需要复杂推理步骤的任务上,本文Zero-Shot-CoT的方式能够胜过一般的zero-shot prompting的效果,说明在输入中加入一句简单的“请一步步思考”真的能够帮助LLM生成有效的推理链,并且提升LLM求解问题的表现。当然,一个与Few-Shot-CoT工作类似的结论是,这样的逻辑链能力仅出现在模型规模达到了一定程度的...
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，成为了一种介于手动范例生成与自动范例生成之间的范例生成方法。
Few-shot CoT 是 ICL 的一种特殊情况，它通过融合 CoT 推理步骤，将每个演示〈input，output〉扩充为〈input，CoT，output〉。【CoT prompt 的设计】作为一种直接的方法，研究表明，使用不同的 CoT（即每个问题的多个推理路径）可以有效地提高它们的性能。另一个直观的想法是，具有更复杂推理路径的提示更有可能引发...
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...
以下是在设计 Few-shot CoT Prompt 时的关键考虑因素: 1)复杂性:选择更复杂的问题示例,有助于延长模型的推理链,从而提升模型的推理能力。 2)相关性与多样性: 相关性:确保示例与查询问题相似,可以帮助模型更好地模仿正确的推理模式。 多样性:提供多样化的示例可以使模型的推理更加稳健,但过多示例可能引入噪声,影响...
本论文提到的Manual-CoT,可以等同于Few-shot CoT来理解。 由于Zero-Shot-CoT方法存在不稳定性,而Manual-CoT方法需要大量人工成本投入。作者提出了一种基于Auto-CoT的方法,自动构建包含问题和推理链的说明样例(demonstrations)。 整个过程分了两个阶段: 1.question cluster: 目的是将数据集中的question划分到不同簇中...
思维链只能在大语言模型中起作用。 Few-shot CoT是ICL的一种特殊情况。 Zero-shot CoT在prompt中不包括人工标注的任务演示。 CoT使大语言模型更具可解释性,更加可信。 更多优质内容请关注公号:汀丶人工智能;会提供一些相关的资源和优质文章,免费获取阅读。
对于few-shot COT,步数和准确性之间存在直接的线性相关:这为优化复杂推理中的 CoT 提示提供了一种可量化的方法。 具体来说,延长提示中的推理步骤可以显着增强LLM跨多个数据集的推理能力。 即使在保留关键信息的情况下,缩短推理步骤也会显着降低模型的推理能力。