2.1 Few-shot CoT 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...
零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，Zero-shot-CoT）提示过程是对CoT prompting的后续研究，引入...
消融实验表明,CoT对prompt工程是比较鲁棒的,但prompt形式在个别场景下对CoT的表现依然有影响。 3 推理链prompting作用的场景 任务比较复杂,需要多步推理 [GSM8K有显著增益, MAWPS则相对不高] 必须使用大规模语言模型,但是模型规模进一步提升并不会带来显著的效果 研究结论 论文提出CoT prompt[Chain-of-thought promptin...
为了克服这一限制,Auto-CoT 建议利用 Zero-shot-CoT,通过专门提示 LLM 来生成 CoT 推理路径,从而消除了手动操作。为了提高性能,Auto-CoT 进一步将训练集中的问题划分为不同的聚类,然后选择最接近每个聚类中心的问题,这应该很好地代表训练集中的提问。尽管 Few-shot CoT 可以被视为 ICL 的一种特殊提示情况,但与 ...
CoT 可以通过将其加入到 few-shot prompting 示例中,从而在足够大的语言模型中引导出推理能力。 当前的思维链也存在着许多局限性: 首先,尽管设计的思维链是在模拟人类的推理过程,但模型是否真正的学会了推理仍需进一步进行验证。 人工设计思维链仍然是代价过大,大规模的人工标注思维链是不可行的。
CoT 可以通过将其加入到 few-shot prompting 示例中,从而在足够大的语言模型中引导出推理能力。 当前的思维链也存在着许多局限性: 首先,尽管设计的思维链是在模拟人类的推理过程,但模型是否真正的学会了推理仍需进一步进行验证。 人工设计思维链仍然是代价过大,大规模的人工标注思维链是不可行的。
However, current methods heavily rely on annotated data for fine-tuning, which is not well-suited for few-shot question generation. The emergence of Large Language Models (LLMs) has shown their impressive generalization ability in few-shot tasks. Inspired by Chain-of-Thought (CoT) prompting, ...
Our methodology included detailed analysis through Few-shot and Zero-shot learning, evaluating the ability of Chain-of-Thought and Direct prompting strategies. The study achieved notable success in the CLPsych 2024 shared task (ranked top for the evidence extraction task and second for the ...
New tasks including CoT BIG-Bench-Hard, Belebele, user-defined task groupings, and more Please see our updated documentation pages indocs/for more details. Development will be continuing on themainbranch, and we encourage you to give us feedback on what features are desired and how to impro...
编译后几分钟内,几行DSPy允许GPT-3.5和llama2-13b-chat自引导流水线,其性能优于标准的小样本提示(Few-shot Prompting,通常分别超过25%和65%)以及具有专家创建的示例的管道(分别高达5-46%和16-40%)。最重要的是,基于开源相较小LM(例如770M参数T5和llama2-13b-chat)编译的DSPy程序与依赖专家编写的专有GPT-...