记得OpenAI CEO 在公开场合就说过这句话 -- "Let us think step by step" then get the answer/jump to the conclusion at last... 先看下论文摘要(CLAUDE2翻译):预训练的大规模语言模型(LLM)被广泛应用于自然语言处理(NLP)的许多子领域,并且通常被认为是具有任务特定示例的出色的少样本学习者。值得注意的...
2.demostration sampling: 目的是从每个簇中选取一个代表性的question,基于LLMs,使用Zero-Shot-CoT生成推理链。 对于每一个簇里的每一个问题,使用Zero-Shot-CoT的方法,将(其中表示'Let's think step by step')输入到LLMs,LLMs生成该问题的推理链和答案; 若问题不超过60个tokens,且推理链不超过5个推理步骤,...
研究表明,LLMs在进行隐式推理时并未真正进行逐步计算,而是依赖于经验和直觉,这使得其推理过程不稳定且不可靠。文章通过实验验证了这一点,并强调了显式CoT方法在处理复杂任务时的必要性。 论文: LLMs Do Not Think Step-by-step In Implicit Reasoning 链接: https...
在实践中，思维链提示有两种主流的实现方式：一种是在提示中添加特定短语，如 “Let’s think step by step” 来触发（如上图 c）；另一种是通过提供少量的思维链演示的例子来让大模型模拟相应的推导过程（如上图 d）。然而，尽管 CoT 在大量实验上都取得了显著的表现，但背后的理论机制却仍然是个谜。一方面...
事实上,就算是不使用few-shot learning转而使用zero-shot learning,也就是添加一些类似于“Let's think step by step”之类的prompt同样可以得到较好的效果: 下面提供了一个zero-shot-CoT的训练范式,分别使用了两次prompt,在第二次引导了LLM给出问题的答案,这样就构成了一个完整的解题思路: ...
另外,"一步一步思考(think step by step)"的零样本CoT(Zero-shot-CoT)允许智能体触发提示时高效创建任务推理过程。重新提示(Re-Prompting)涉及检查每个步骤是否满足必要的前提条件,然后再生成计划。思维树(ToT)等基于树的方法强调计划从树状结构的推理步骤中生成的策略,使得智能体可以最终制定计划之前评估所有可能的...
Step-by-step reasoning:通过思维链(chain-of-thought)提示策略,即把大任务分解成一步一步小任务,让模型think step by step得到最终答案。 LLM的关键技术 Scaling:更多的模型参数、数据量和训练计算,可以有效提升模型效果。 Training:分布式训练策略及一些提升训练稳定性和效果的优化trick。另外还有GPT-4也提出去建立...
top-k和top-p采样技术也可能导致幻觉,LLM倾向于产生滚雪球般的幻觉,以保持与早期幻觉的一致性,即使在“Let’s think step by step”这样的提示下,它们仍然会产生无效的推理链; 三、幻觉的现象 论文总结了常见的下游任务的幻觉现象,比如机器翻译、问答系统、对话系统、文本摘要、LLM知识图谱和视觉问答系统,结...
Q: True and False and not True and True is A: Let's think step by step. Remember that (i) expressions inside brackets are always evaluated first and that (ii) the order of operations from highest priority to lowest priority is "not", "and", "or", respectively. We first simplify thi...
在《Large language models are zero-shot reasoners》这篇论文的测试中,在向 LLM 提问的时候追加 “Let’s think step by step” 后,在数学推理测试集 GSM8K 上的推理准确率从 10.4% 提升到了 40.7%。而 Agent 作为智能体代理,能够根据给定的目标自己创建合适的 prompt,可以更好地激发大模型的推理能力。