提出了Fine-tune-CoT方法,旨在利用非常大的语言模型 (LMs) 的CoT推理能力来教导小模型如何解决复杂任务,蒸馏出来的小模型在某些数据集上精度甚至能超过 teacher 大模型 Introduction 背景 最近的研究表明,通过包含思维链 (CoT) 推理或促使模型一步一步地思考的几个示例,可以在大语言模型 (LLM) 中激发复杂推理能力。
但是,最近的研究已经证明,通过包含少数思维链(CoT)推理的样本(Wang 等,2022b)或通过 promp 来让模型逐步思考的方法(Kojima 等,2022)可以在大型语言模型中促成复杂的推理能力。 基于promp 的思维链方法的主要缺点是它需要依赖于拥有数十亿参数的巨大语言...
但是,最近的研究已经证明,通过包含少数思维链(CoT)推理的样本(Wang 等,2022b)或通过 promp 来让模型逐步思考的方法(Kojima 等,2022)可以在大型语言模型中促成复杂的推理能力。 基于promp 的思维链方法的主要缺点是它需要依赖于拥有数十亿参数的巨大语言模型(Wei et al,2022b;Kojima et al,2022)。由于计算要求和...
标准 prompting 方法,即为使用少样本的问答对或零样本的指令的一系列方法,已经被证明不足以解决需要多个推理步骤的下游任务(Chowdhery 等,2022)。 但是,最近的研究已经证明,通过包含少数思维链(CoT)推理的样本(Wang 等,2022b)或通过 promp 来让模型逐步思考的方法(Kojima 等,2022)可以在大型语言模型中促成复杂的...
但是,最近的研究已经证明,通过包含少数思维链(CoT)推理的样本(Wang 等,2022b)或通过 promp 来让模型逐步思考的方法(Kojima 等,2022)可以在大型语言模型中促成复杂的推理能力。 基于promp 的思维链方法的主要缺点是它需要依赖于拥有数十亿参数的巨大语言模型(Wei et al,2022b;Kojima et al,2022)。由于计算要求和...
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理 ©作者 |赵阳 来源|机器之心 大型语言模型可以用来教小得多的学生模型如何进行一步一步地推理。本文方法显著提高了小型 (~0.3B 参数) 模型在一系列任务上的性能,在许多情况下甚至可以达到或超过大型模型的性能。
但是,最近的研究已经证明,通过包含少数思维链(CoT)推理的样本(Wang 等,2022b)或通过 promp 来让模型逐步思考的方法(Kojima 等,2022)可以在大型语言模型中促成复杂的推理能力。 基于promp 的思维链方法的主要缺点是它需要依赖于拥有数十亿参数的巨大语言模型(Wei et al,2022b;Kojima et al,2022)。由于计算要求和...
简介:有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆袭大模型 大型语言模型可以用来教小得多的学生模型如何进行一步一步地推理。本文方法显著提高了小型 (~0.3B 参数) 模型在一系列任务上的性能,在许多情况下甚至可以达到或超过大型模型的性能。 语言模型(LMs)在各种下游任务中表现出色,这主要归功于它们通过 Tra...
但是,最近的研究已经证明,通过包含少数思维链(CoT)推理的样本(Wang 等,2022b)或通过 promp 来让模型逐步思考的方法(Kojima 等,2022)可以在大型语言模型中促成复杂的推理能力。 基于promp 的思维链方法的主要缺点是它需要依赖于拥有数十亿参数的巨大语言模型(Wei et al,2022b;Kojima et al,2022)。由于计算要求和...
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