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...
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!
这部分对应AutoGPT中的Thinking,模仿人类,接收到任务,正在思考。 3、生成方案:对思考的结果,ChatGPT会输出详细的Step-by-Step的解决方案,这部分对应AutoGPT中的PLAN。即ChatGPT根据思考结果,逐条列出了需要执行的步骤。 4、生成指令:对于需要执行的步骤,ChatGPT会通过逻辑判断,从中选择出优先执行的步骤,并生成可执行...
如果你提供了一些示例(上方) ,那么 Transformer 就会模仿那个模板,结果看起来相当不错。当然,你也可以通过说「Let’s think step by step」(请按步骤解答)引导 Transformer 给出类似的输出 —— 这在某种程度上展示了其工作过程。而且由于它有点像是进入了工作过程展示模式,那么其在每个单独 token 上投入的计算量...
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 ...
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...
东京大学和谷歌大脑的一项联合研究表明,只要在答案前加一句「 Let’s think step by step 」,GPT-3 就能给出上述问题的正确答案,而且它还自己理清了解题步骤。 在经典的 MutiArith 数据集上,这句魔法一样的「咒语」将 GPT-3 在零样本场景下解数学题的准确性从 17.7% 提升到了 78.7%。 重要的是,这句「咒...
Install Xcode command-line tools by running xcode-select --install. Install FFmpeg by running brew install ffmpeg. Install the program by running the following commands: conda create -n GPTSoVits python=3.9 conda activate GPTSoVits pip install -r extra-req.txt --no-deps pip install -r requi...
Take a deep breath and work in this problem step-by-step OutPut1 首先，恭喜你选择了一个非常有...
有了这个方案，Llama-65B输出的信息准确率提升了一倍，甚至超过了ChatGPT。所谓大模型幻觉，就是输出一些看似合理但完全不对的内容。Meta此次提出的“验证链”（CoVe），是与“思维链”（CoT）相似的一种链式方法。区别在于，“step-by-step”的思维链更关注逻辑推理，而验证链更注重事实信息。有网友看了之后发现，...