"--method", type=str, default="auto_cot", choices=["zero_shot", "zero_shot_cot", "few_shot", "few_shot_cot", "auto_cot"], help="method" ) parser.add_argument( "--cot_trigger_no", type=int, default=1, help="A trigger sentence that elicits a model to execute chain of thou...
该Prompt的想法和初稿源自Arthur之手,我作为后续重构修改,润色了内容,加入了完整的COT思维链的描述,删除了Workflows的内容,验证下说明Workflows是可以整合进OutPutFormat的。
TOT 与 COT+SC 类似,也是先分步骤,然后每个步骤多个结果,不同的是,COT+SC 是并列输出多个结果。而 TOT 是在每一步的多个结果中进行选择,然后再进行下一步,输出多个结果。 我们继续修改 Prompt: 你是一个擅长中文和英文的AI 工程师和数据科学家,擅长中文和英文相关的 AI 技术文章编写和翻译。 请将下面的英文...
高质量Prompt的精髓在思维链(CoT)+慢思考,CoT对应的是分步骤,慢思考对应的是输出中间结果,类似于:做数学题“一步一步”在纸上“写出过程”。 至于在Prompt里面写“意译”、“消化理解”都属于锦上添花的,不会带来...
我们可以想像,当我们让一个小白帮我们完成一项任务时,我们需要对任务进行分解,并告诉他每一步需要怎么做,以此来让他完成一项复杂的任务。对于大模型而言,这当然也是试用的,甚至十分好用,这在第5章的 “CoT” 中还会再次提到。 你当然可以人为的完成这种拆分,再一条条的解释给大模型,但这种做法并不通用,每个领域...
其中,Prompt-based Continual of Transfer (COT) 范式是大模型训练中的一种重要方法。本文将从COT范式的定义、原理、优势以及在实际应用中的表现等方面进行深入探讨,以期为大模型研究和应用提供新思路和启发。 二、COT范式的定义 COT范式是一种基于prompt的模型训练范式。在传统的基于prompt的模型训练中,模型会根据给定...
上节内容,主要介绍零样本、少样本的方式让大模型给出对应的推理结果 Prompt 技巧宝典(一):样本提示,但是在更复杂的推理场景中,少样本提示不足以获得某些类型的推理问题和可靠响应。本节内容介绍解决复杂推理场景的一个技巧:链式思考提示。 链式思考(Chain of Thought,CoT)提示是一种帮助用户和人工智能...
self-consistency是在few-shot-cot的基础上,用Ensemble来替换Greedy Search,来提高解码准确率的一种解码策略,论文显示加入self-consistency,可以进一步提升思维链的效果GSM8K (+17.9%)。 在使用大模型进行固定问题回答例如多项选择,数学问题时,我们往往会采用Greedy-Search的方式来进行解码,从而保证模型解码生成固定的结果...
COT可以通过两种方式实现: 第一种是无样本参考思维链指令,即要求模型详细地、一步步地思考,一种简单的方案是在提示词尾加入“Let’s think step by step” 第二种种是示例说明,即通过给定问题和答案的同时,提供思考过程。这样,当询问模型时,模型会模仿此过程,逐渐思考并给出答案 ...
前情提要: Prompt 技巧宝典(一):样本提示 Prompt 技巧宝典(二):链式思考(CoT)提示 Prompt 技巧宝典(三):自我一致性 Prompt 技