标题:Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 链接:arxiv.org/pdf/2201.1190 一、简介 自然语言处理领域最近被语言模型(Peters等,2018;Devlin等,2019;Brown等,2020)彻底改变了。通过增加语言模型的规模已经被证明可以带来一系列好处,例如提高性能和样本效率(Kaplan等,2020;Brown等,2020)...
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...
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...
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...
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...
Unlock the full potential of Large Language Models (LLMs) with our guide on Chain-of-Thought (CoT) prompting.
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...
思维链 (Chain-of-thought,CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" 中被首次提出。思维链(CoT)是一种改进的提示策略,用于提高LLM在复杂推理任务中的性能,如算术推理、常识推理和符号推理。CoT 没有像 ICL 那样简单地用输入输出对构建提示,而是结...
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...
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...