在原来COT prompt里面,作者给了一些简单的reasoning step,去引导model生成reasoning step,最后得到final answer 提出可以讲reasoning step变得更加具体,更加细化,更加复杂,LLM也会学着生成step by step的reasoning 通过这种方法,可以取得很好的performance improvement 在探索explore上面 可以让LLM生成很多的rationale,从中选出...
large language model alignment a survey 1. 引言 1.1 概述 大型语言模型是当前自然语言处理领域的热点研究方向,这些模型能够通过学习海量的语料库数据来生成连贯和有逻辑的文本。近年来,随着深度学习技术的快速发展,大型语言模型在机器翻译、文本摘要生成、对话系统等各个领域取得了卓越的进展。 然而,尽管大型语言模型...
PaLM(Pathways Language Model)家族由Google开发。 第一款PaLM模型[31]于2022年4月宣布,直到2023年3月仍为私有。它是一款基于Transformer的LLM,参数范围为540B。该模型基于7800亿个token的高质量文本语料库进行预训练,这包括广泛的自然语言任务和用例。 PaLM使用Pathways系统在6144个TPU v4芯片上进行预训练,该系统可在...
百度文库 期刊文献 图书a survey on large language modela survey on large language model a survey on large language model意思为大型语言模型研究综述。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
0x1:Large Language Models 语言模型(Language Models, LMs)是具有理解和生成人类语言能力的计算模型。LMs具有预测词序列的概率或根据给定输入生成新文本的能力。 N-gram模型是LMs中最常见的类型,它基于前文环境来估计下一词的概率。 然而,LMs也面临着一些挑战,例如罕见或未见词的问题、过拟合问题以及捕捉复杂语言现象...
文章先给出LLM-enhanced RL的概念:the methods that utilize the multi-modal information processing, generating, reasoning, etc. capabilities of pre-trained, knowledge-inherent AI models to assist the RL paradigm。指的是利用预训练好的大模型的各种能力来帮助提升强化学习范式的一类方法。LLM-enhanced RL和mo...
Contrastive Post-training Large Language Models on Data Curriculum Canwen Xu, Corby Rosset, Luciano Del Corro, Shweti Mahajan, Julian J. McAuley, Jennifer Neville, A. Awadallah, Nikhil Rao 2023 Reasoning with Language Model Prompting: A Survey Shuofei Qiao, Yixin Ou, Ningyu Zhang, Xiang Chen,...
chain-of-thoughtpromptinghasbeenshowntobeusefultosolvecomplexreasoningtasksbyincludingintermediateepsBesideswecanfurtherperforminstructiontuningonLLMswithtaskdescriptionsexpressedinnaturallanguage,forimprovingthegeneralizabilityofLLMsonhilethesetechniquesmainlycorrespondtotheemergentabilitiesofLLMs,whichmaynotshowtheanguagemodels...
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in important tasks such as natural language understanding, language generation, and complex reasoning and have the potential to make a substantial impact on our society. Such capabilities, however, come with the considerable resources...
Step-by-step reasoning,比如思维链CoT LLM大致可分为pre-train阶段、tuning阶段,使用(prompt)阶段。 pre-train让预训练模型获得基本的语言能力。 tuning阶段对模型调优增强其语言能力、使模型输出符合正确的价值观。 最后使用prompt方法,比如ICT和CoT,提高模型的推理能力。