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...
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...
松果财经讯,近日,Kneron 宣布其自研 LLM 模型成功掌握“思维链推理(Chain-of-Thought Reasoning)”和“自我反思(Reflection)”能力,并已部署于 Kneo300 和 Kneo330 AI 一体机。这一突破性技术使 AI 能够像人类一样逐步拆解问题、进行逻辑推理,并在复杂场景中自我检查与
澳鹏白皮书：利用思维链提高LLM推理能力 思维链推理(Chain-of-Thought Reasoning)，因其彻底改变了模型处理复杂问题的解决方式，目前已成为人工智能领域最炙手可热的重大进展之一。通过模拟推理过程，CoT训练大语言模型将复杂的问题拆解，并提供更清晰、更具逻辑的响应(response)。这种方法不仅提高了人工智能输出的准确性和...
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...
论文名称: Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs 第一作者: 卡耐基梅隆大学 论文链接: https://arxiv.org/abs/2502.03373v1 发表日期: 2025年2月5日 GitHub:https://github.com/eddycmu/demystify-long-cot.git 你好,我是唐国梁Tommy,专注于分享AI前沿技术。
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)。