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...
搭配Few-Shot一起使用 [感觉容易受token长度限制] 复杂的多步求解问题上效果更好 但是,推理链这个需要8个演示示例有点多,尤其如果用在中文任务上,很容易出现超过Token长度 Chain-of-thought prompting - 数值计算, 符号推理 研究动机 增加语言模型的规模可以提升模型效果和样本小了,但是LLM在算术,常识推理和符号推理...
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...
CoT提示应该至少包含其中一个元素。通常,带有(或不带有)示例的CoT提示称为few-shot CoT(或zero-shot CoT)。下图展示了几个CoT提示示例。 示例 在Few-shot的CoT中,示例是必不可少的部分。如上图所示,CoT示例是一个(问题、理由、答案)三元组,其中理由包含从问题到答案的中间推理步骤。 文本说明 LLM显示出即使在...
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...
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。
类似的，范例生成也可以分为手动范例生成与自动范例生成，传统的 Few-Shot-CoT 就是一种典型的手动范例生成方法，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...
大语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统...
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...
大语言模型的预训练6:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...