维克多:Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models阅读笔记4 赞同 · 0 评论文章 模型细节 定义 形式上,GoT 可以建模为一个元组 (G, T , E, R),其中 G 是“LLM 推理过程”(即上下文中的所有 LLM 思想及其关系),T 是潜在的思想转换,E是用于获得思想分数的评估函数,R是用于...
贡献四:与state of art方法对比,评估GOT,发现GOT在解决一些 可以被细分为多个独立相似的子任务最后merge的那些任务上非常合适。 贡献五:提出了一个新的metric,用于评估prompting 策略。 GOT framework GOT可以被建模为一个元组(,,,G,τ,ε,R), G 是 LLM reasoning process(包含所有LLM thoughts和上下文和依赖关系...
现有的大型语言模型在解决复杂问题时,受限于提示策略的简单性,如直接输入输出(IO)、链式思考(Chain-of-Thought, CoT)和思想树(Tree of Thoughts, ToT)。这些方法在处理需要多步骤推理和信息整合的问题时效果不佳。GoT框架通过将LLM的推理过程建模为一个任意图结构,其中信息单元(“LLM thoughts”)作为顶点,顶点之间...
Final thoughts 参考文献 Begin 神经网络已经适应于利用图的结构和属性,探索构建图神经网络所需的组件,并激发它们背后的设计选择。图就在我们身边,现实世界中的对象通常是根据它们与其他事物的联系来定义的,一组对象,以及它们之间的联系,自然地表示为一个图。十多年来,研究人员已经开发出对图数据进行操作的神经网络(...
structure of the KG contextualizes the data and allows interpretable reasoners to derive novel insights from the data [12]. Prominent tools such as search engines (Google, Bing, etc.) or query answering services (Apple Siri, Amazon Alexa, etc.) have recognized the benefits of KGs [13, 14...