实验结果显示,使用单一的提示模板“Zero-shot-CoT”可以在包括算术(MultiArith、GSM8K、AQUA-RAT、SVAMP)、符号推理(Last Letter、Coin Flip)和其他逻辑推理任务(Date Understanding、Tracking Shuffled Objects)在内的多样化基准推理任务上显著提高零样本LLM性能,而无需任何手工制作的少样本示例。例如,在大规模的Instruct...
Zero-shot CoT在多项选择时,倾向于给出多个答案,很难只给出一个答案。 在数学推理问题上,CoT能有显著的提升,但是Zero-shot CoT和Few-shot CoT犯错误时的特点很不一样:Zero-shot方法在推出正确答案后,可能会继续“画蛇添足”,导致最终错误;另外,Zero-shot有时候干脆不推理,直接重复题目。Few-shot方法则是在生...
💯零样本思维链 (Zero-Shot CoT) 零样本思维链(Zero-Shot Chain of Thought, 简称Zero-Shot CoT)是一种在没有先前示例的情况下,直接引导AI模型通过推理逐步解决问题的方法。与其他方法不同,Zero-Shot CoT侧重于没有给定具体示例的情境下,直接通过指令引导AI进行逻辑推理。 如何工作 直接指令: 用户可以在Prompt...
Accuracy comparison of Zero-shot-CoT with Zero-shot on each tasks 数理计算任务中, 整体效果: zero-shot < few-shot < zero-shot-Cot < few-shot-Cot,预训练模型在zero-shot场景是有推理潜力的[few-shot 和 zero-shot-Cot],如果在few-shotCoT基础上继续增加启发句, GSM8K任务上还能有进一步提升 ...
a)Zero-shot-CoT在需要多步推理的算术推理任务,符号推理任务,其他逻辑推理任务上大幅超越zero-shot,在不需要多步推理的算数推理任务上(SingleEq和AddSub)上跟zero-shot水平相当。在常识推理任务上,Zero-shot-Cot表现没有提升。 图3: Zero-shot-CoT跟Zero-shot在多个任务上的表现 ...
大语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统...
Prod Env. Contribute to kojima-takeshi188/zero_shot_cot development by creating an account on GitHub.
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DeepSeek-R1,它从一个用数千个长链式思维(CoT)示例微调的检查点开始应用 RL; 将DeepSeek-R1 的推理能力蒸馏到小型稠密模型中。 2.2 DeepSeek-R1-Zero:对基础模型进行强化学习 正如我们之前的工作(Shao 等, 2024; Wang 等, 2023)所证明的那样,强化学习在推理任务中表现出显著的效果。然而,这些工作严重依赖需要...
While a few studies have employed Large Language Models (LLMs) to tackle zero-shot cognitive reasoning tasks, they still grapple with two key challenges: 1) Traditional approaches rely on the chain-of-thought (CoT) mechanism, wherein LLMs are provided with a "'think step by step" prompt....