Let your GPT retrieve information or take actions outside of ChatGPT. Custom Actions: You can make third-party APIs available to your GPT by providing details about theendpoints, parameters, and a description about how the model should use it. Actions for GPTs can also be imported from an ...
研究者使用 QLoRA 对 CoT 数据和修正数据微调了 LLM，从而执行了「从错误中学习」（LEMA）。研究者指出，当前 LLM 能够在解决问题时采用循序渐进（step-by-step）的方法，然而这种多步骤生成过程并不意味着 LLM 本身就拥有强大的推理能力，因为它们可能只是模仿人类推理的表面行为，而没有真正理解精确推理所需的底层...
研究者使用 QLoRA 对 CoT 数据和修正数据微调了 LLM,从而执行了「从错误中学习」(LEMA)。 研究者指出,当前 LLM 能够在解决问题时采用循序渐进(step-by-step)的方法,然而这种多步骤生成过程并不意味着 LLM 本身就拥有强大的推理能力,因为它们可能只是模仿人类推理的表面行为,而没有真正理解精确推理所需的底层逻辑...
Part 02 Step by step 接下来为大家逐步介绍完成一篇综述的每个步骤,也会为大家推荐一些在寻找文献时非常实用的工具,帮助大家高效检索文献。 step1:选择主题 在确定主题时需要确保主题的可行性和可控性,既要确保你所选择的主题比较容易获得文献或数据支持,同时要保证搜索文献的范围比较明确而不过于宽泛。 在这里为大家...
咒语”后，GPT-3就会先输出思考的步骤，最后给出正确答案：4！而与之相呼应的是，这回OpenAI最新研究的论文题目就叫做《Let’s Verify Step by Step》。论文地址：https://openai.com/research/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision 数据集：https://github.com/openai/prm800k ...
let's think step by step 接下来再看看第二个实用的指令,可以让你的文章更上一个台阶,比如我们让GPT写一个述职报告,这里我限定了它的字数,仅为测试而已 现在我们给后面加一句话试试。 大家对比一下,第二个的输出是不是更加高大上 同样,提问的时候只需后面加以下这句话即可!
我们可以看到,研究人员已经使用了“step by step”的思维链式提问方式,但似乎并没有奏效。 这也许可以解释成数学本就不是强项,但GPT-4在代码方面表现同样下降得厉害。 数据上看,简单级别的Leetcode问题通过率从52%下降到10%,而代码的长度变长了。 论文作者同样给出了一个例子。
其中数学是GPT-4能力下降最为明显的方面。证据就是开头提到的500个质数判断问题，错误率直接暴增近40倍，回答的长度也大幅缩水。具体来看，论文中展示了GPT-4对其中一个问题的回答。（展示的数字为17077，经验证是质数）我们可以看到，研究人员已经使用了“step by step”的思维链式提问方式，但似乎并没有奏效。这...
大家发现没有,仅仅是加上这句“Let's think step by step”,ChatGPT给出答案的逻辑性和深度,都大大加强。 再看一个例子,我们问它一个经典脑筋急转弯。 加入“Let's think step by step”之后,ChatGPT会把它的整个思考过程具现出来。 这个指令适用于很多学习、工作场景,比如: ...
此外,您可以通过说“let's think step by step"从Transformer中引发这种行为,因为这使Transformer变得有点像展示它的工作。而且,因为它有点进入一种显示其工作的模式,它会为每个标记做更少的计算工作,因此它更有可能成功,因为随着时间的推移,它的推理速度会变慢。