1.1 Chain-of-Thought(CoT)推理的作用 CoT 作为一种有效的提示技术,能够引导大型语言模型(LLM)在推理问题上生成中间推理步骤,以提高推理的透明度和正确率。例如: 数学推理(数学竞赛、数学题解答) 代码生成(编程问题) 科学问答(PhD 级别问题) 然而,当前 LLM 仍然在高度复杂的推理任务上表现欠佳,特别是在: 数学竞...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。 起源:CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次...
图3. 以下是针对算术、常识和符号推理基准的一些 ⟨input, chain of thought, output⟩ 三元组示例,思维链得到了突出显示。 提示:遵循与前一节相同的实验设置。对于CSQA和StrategyQA,我们从训练集中随机选择示例,并为它们手动编写了思维链,以用作少数示例。BIG-bench的两个任务没有训练集,因此我们将评估集中的...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。 起源:CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次...
然而,要让LLM更好地适应实际应用,需要解决一些关键问题,其中之一就是思维链(Chain-of-Thought)。一、什么是思维链?思维链是一种表示语言理解过程中思维推理过程的方法。在LLM中,思维链是一种利用逻辑推理和概念关联来理解和生成文本的技术。通过构建思维链,LLM能够更准确地理解和回答问题,因为它能够将问题中的各个...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。 起源:CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次...
解锁LLMs的“思考”能力:Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。
LLM的推理能力:大模型在数学和编程等领域展现出卓越的推理能力。它们通过链式思考(Chain-of-Thought, CoT)的方式,逐步生成中间推理步骤,最终得出答案,从而提高解决问题的准确性。 复杂任务的挑战:面对高度复杂的推理任务,如数学竞赛、博士级科学问答和软件工程等,即使使用CoT,LLM仍然表现出不足。这些任务需要更深入的思...
为了提升LLM在复杂推理问题上的表现,思维链(Chain-of-Thought, COT)作为一种有效的策略应运而生。特别是在百度智能云千帆大模型平台(点击此处了解更多)上,思维链的应用进一步推动了LLM的推理能力。本文将深入浅出地介绍思维链的基本概念、基础用法以及进阶玩法,帮助读者更好地理解和应用这一技术。 思维链(Chain-of...
大语言模型的预训练6:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...