我们在写Prompt可能经常遇到不准确或者无法获得外部知识,因此本文讲述CoT和ReAct如何运作并提高大语言模型准确性。 第一部分:CoT(思维链) 1、什么是CoT 通用的Prompt: 问题:Roger有5个网球。他买了2罐网球。每罐有3个网球。他现在有多少个网球? 答案:答案是11个。 问题:自助餐厅有23个苹果。如果他们用了20个来做
CoT的例子 Stream_agent("Who is new openai board members?") 调用Stream_agent() API,将会返回一个CoT的例子,以下是样例。 Output Thought: I need to find the current information about the new board members ofOpenAI. Action: Search Action Input: "New OpenAI board members" Observation: 7 days ago...
然而,对于没有这种原生支持function calling的模型怎么办呢,可以采用ReAct方式。通过针对提示词特殊构造,引导大模型基于基本COT能力和提示词上下中的必要思维提示步骤,输出所需的JSON。实验证明,这种方式可以显著增强回答的准确性,透过其中的Action步骤,还可以整合外部调用,动态丰富上下文信息。 详细了解ReAct的方式可参考 参...
流程图显示ReAct如何在一个循环中结合推理和行动。 2、CoT (思维链) 链式思维推理就像逐步解决数学问题一样。它不会直接得出结论,而是仔细地写出每一步。这样就更容易理解AI是如何得出答案的。 核心原则包括: 分步思考:按逻辑步骤解决问题。 类人解释:使决策透明且易于理解。 CoT在需要清晰推理的任务中表现出色,例如...
CoT对于复杂问题的性能增益很大，但是它依赖于给定的前提和信息，有时会输出流畅但不合逻辑的错误结果，就像在“一本正经地胡说八道”。此时结合ReAct可以进一步帮助大模型提升能力。ReAct标注：突出工具调用的标注 ReAct，Reason+Act，“行为”和“推理”的协同作用，就像人类能够学习新任务并做出决策和推理的过程。最新...
本文将带您从Chain of Thought(CoT)出发,逐步深入Tree of Thought(ToT)和React(Reason + Act)的世界,探索这些技术如何为大模型的推理能力插上翅膀。 CoT:思维链的启航 核心概念:CoT,即Chain of Thought,是一种通过模拟人类思维过程来提高模型推理能力的方法。它要求模型在回答问题时,不仅给出答案,还要展示出一...
简介:本文深入探讨从CoT到ToT,再到ReAct这三种提升AI大模型推理能力的方法,结合实际案例与代码分析,为读者提供全面的技术进阶指南。 在人工智能领域,大模型的推理能力直接关系到其应用场景的广泛性和实用性。近年来,从CoT(Chain of Thought)到ToT(Tree of Thought),再到ReAct(Reasoning with Act),各种提升大模型推理...
在COT中,数据绑定通过模板实现,可以直接在模板中使用表达式绑定数据。 3.2 React的数据绑定 React使用单向数据流的方式进行数据绑定,通过props和state来管理组件的数据。 4. 生命周期管理 4.1 COT的生命周期管理 COT提供了丰富的生命周期钩子函数,可以在组件生命周期的不同阶段执行相应的操作。 4.2 React的生命周期管理...
要实现一个基于COT的ReAct agent，你需要遵循以下步骤和原则：一、核心策略整合 结合ReAct Prompt与COT技术：在设计prompt时，融入COT的理念，即引导模型逐步分解问题并展示思考过程。确保prompt能够激发模型生成包含详细推理步骤的输出。识别”Final Answer:“触发循环结束：在模型的输出中，设定特定...
相对以往的研究常将大型模型的推理能力（通过CoT提示）和行动能力（生成行动计划）分开探究。论文作者团队以交叉方式将推理(reasoning traces)和行动(task-specific actions)相结合，实现了协同作用。ReAct使语言模型能够交替地产生推理路径和文本动作。尽管动作可能会引发来自外部环境（如下图中的"Env"）的反馈，但推理...