论文地址:Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey 人类vs. 机器 人类可以处理很多任务,具备小样本学习能力(Few-shot Learning Ability) 人类有能力从一个熟悉的场景泛化到更困难的场景(Out-of-distribution Robustness鲁棒性) 人类对于自己的决定和预测是可以提供一个解释的,但是机器(尤其是深度神经网络)...
思维链提示引发了大型语言模型中的推理能力(Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models),这是一篇Google在2022年发布的论文,引入了"思维链提示"(chain-of thought prompting),是现在各种LLM应用和Prompt Engineering的重要基础。 论文地址:[2201.11903] Chain-of-Thought Prompting Elicits Rea...
Language Model Reasoning是什么意思? 自从那篇著名的《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》发布以来,一下子引爆了使用 Large Language Models (LLMs) 做推理任务的热潮。同时,越来越多的研究者开始深挖 LLMs 的各种能力。其中,推理能力作为一种可能的“象征着真正的智慧”的能力...
Wei et. al. 2022. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.本文是第一篇发现当使用链式思维进行提示时，存在一个相变现象，表明大型模型在很大程度上优于较小的模型，这进一步导致了涌现能力的发现。Wang et. al. 2022. Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in L...
[2] Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey 2022 [3] A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning 2022 [4] Template Filling for Controllable Commonsense Reasoning 2021 [5] Large Language Models are Zero-Shot Reasoners NeurIPS 2022 ...
Language Model Reasoning 来自:天宏NLP 作者:tianhongzxy 自从那篇著名的《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》发布以来,一下子引爆了使用 Large Language Models (LLMs) 做推理任务的热潮。同时,越来越多的研究者开始深挖 LLMs 的各种能力。其中,推理能力作为一种可能的“象征...
今日最佳NLP大模型论文解读:【Advancing Spatial Reasoning in Large Language Models: An In-Depth Evaluation ...,实验结果表明,SpeechAgents能够生成具有准确内容、真实节奏和丰富情感的类人交流对话,并且即使在涉及多达25个智能
The recent advent of large language models has reinvigorated debate over whether human cognitive capacities might emerge in such generic models given sufficient training data. Of particular interest is the ability of these models to reason about novel problems zero-shot, without any direct training. ...
思维链，即Chain-of-Thought Prompting，是指导大模型学习人类处理复杂问题的思考过程，而不仅仅是通过大量参数和数据堆叠获取记忆能力。这一方法旨在提升模型在算术、常识、符号推理等复杂任务上的表现。谷歌在2022年发表的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》对此...
简介:【COT】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 主要解决什么问题 大语言模型越来越大,效果越来越好。但是在一些具有挑战性的任务上面,比如arithmetic, commonsense, 和symbolic reasoning上面依旧不能够很好地去处理。 作者提出了chain of thought的一系列prompt方法来进行改进,在不调整...