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模型(Wei et al,2022b;Kojima et al,2022)。由于计算要求和...
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...
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...
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...
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...
基于CoT中文数据集(经过翻译的CoT数据集)微调ChatGLM-6b或ChatGLM2-6b. Contribute to SpringDuB/fine_tune_ChatGLM development by creating an account on GitHub.
About RAFT dataset to introduce CoT reasoning to Finetuned LLM models Resources Readme Activity Stars 0 stars Watchers 0 watching Forks 0 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published Languages Jupyter Notebook 93.2% Python 6.8% ...
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...