The final thought states' scores indicate the number of errors in the sorted list. Documentation The paper gives a high-level overview of the framework and its components. In order to understand the framework in more detail, you can read the documentation of the individual modules. ...
a workflow engine for Graph-of-Thought. Contribute to microsoft/GoTFlow development by creating an account on GitHub.
在一些user case 中,每个节点的类型可能不同,如写作任务中一些节点是写一个片段,而另一些节点是建模特定片段的集合,所以Got 还提出一个 heterogeneous graph , G = (V,E,c) ,c 是每个特定节点与其具体类型的映射; 为了advance process,有一些thought transformations, 如将当前阶段较好的thought merge起来,或者 ...
为了应对这一挑战并在分布变化的情况下提高准确性,为GraphGPT配备逐步推理能力是至关重要的。受思维链技术(Chain-of-Thought)技术的启发,提出通过整合思维链技术,提高GraphGPT生成文本的连贯性和一致性,使模型能够遵循逻辑上的思维发展,进一步增强其理解和推理给定图数据的能力。 然而,由于思维链技术的增益与模型参数规...
我们从闭源的 GPT 3.5 蒸馏得到思维链(Chain-of-Thought)。使得 GraphGPT 能够生成高质量的准确的回答,并增强了模型步推理能力,同时避免增加参数,对于论文引用图中的节点分类任务,将节点表示的论文摘要和标题以及分类任务的描述作为输入的一部分,使用 GPT 3.5 进行逐步推理,通过顺序思考的方式得到最终答案,并将生成的...
最后,通过思维链(Chain-of-Thought)将闭源大语言模型(如,ChatGPT)蒸馏整合到GraphGPT中,增强了其逐步推理能力,极大地改善了分布偏移带来的性能下降。 本研究的主要贡献如下: 将图领域特定的结构知识与大语言模型的推理能力对齐,以提高图学习的泛化。 提出的方法旨在通过图指令微调范式将大语言模型与图结构数据对齐。
为了应对这一挑战并在分布变化的情况下提高准确性,为GraphGPT配备逐步推理能力是至关重要的。受思维链技术(Chain-of-Thought)技术的启发,提出通过整合思维链技术,提高GraphGPT生成文本的连贯性和一致性,使模型能够遵循逻辑上的思维发展,进一步增强其理解和推理给定图数据的能力。
为了应对这一挑战并在分布变化的情况下提高准确性,为GraphGPT配备逐步推理能力是至关重要的。受思维链技术(Chain-of-Thought)技术的启发,提出通过整合思维链技术,提高GraphGPT生成文本的连贯性和一致性,使模型能够遵循逻辑上的思维发展,进一步增强其理解和推理给定图数据的能力。
我们从闭源的 GPT 3.5 蒸馏得到思维链(Chain-of-Thought)。使得 GraphGPT 能够生成高质量的准确的回答,并增强了模型步推理能力,同时避免增加参数,对于论文引用图中的节点分类任务,将节点表示的论文摘要和标题以及分类任务的描述作为输入的一部分,使用 GPT 3.5 进行逐步推理,通过顺序思考的方式得到最终答案,并将生成的...
最后,通过思维链(Chain-of-Thought)将闭源大语言模型(如,ChatGPT)蒸馏整合到GraphGPT中,增强了其逐步推理能力,极大地改善了分布偏移带来的性能下降。 本研究的主要贡献如下: 将图领域特定的结构知识与大语言模型的推理能力对齐,以提高图学习的泛化。 提出的方法旨在通过图指令微调范式将大语言模型与图结构数据对齐。