self-consistency 在很大程度上提高了 CoT 推理的性能,甚至可以改进一些 CoT 提示通常比标准提示差的任务。此外,将自一致性策略扩展到更通用的集成框架(扩展到提示上的集成),发现不同的推理路径是提高 CoT 推理性能的关键。 2.2 Zero-shot CoT 与Few-shot CoT 不同,Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的...
为了克服这一限制,Auto-CoT 建议利用 Zero-shot-CoT,通过专门提示 LLM 来生成 CoT 推理路径,从而消除了手动操作。为了提高性能,Auto-CoT 进一步将训练集中的问题划分为不同的聚类,然后选择最接近每个聚类中心的问题,这应该很好地代表训练集中的提问。尽管 Few-shot CoT 可以被视为 ICL 的一种特殊提示情况,但与 ...
尽管 Few-shot CoT 可以被视为 ICL 的一种特殊提示情况,但与 ICL 中的标准提示相比,演示的顺序似乎影响相对较小:在大多数任务中,重新排序演示只会导致小于 2% 的性能变化。 【增强的 CoT 策略】undefined 除了丰富上下文信息外,CoT 提示还提供更多选项来推断给定问题的答案。现有的研究主要集中在生成多条推理路径...
self-consistency 在很大程度上提高了 CoT 推理的性能,甚至可以改进一些 CoT 提示通常比标准提示差的任务。此外,将自一致性策略扩展到更通用的集成框架(扩展到提示上的集成),发现不同的推理路径是提高 CoT 推理性能的关键。 2.2 Zero-shot CoT 与Few-shot CoT 不同,Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的...
可以看到,这个Zero-shot CoT还是可以显著提升LLM的数学推理能力的。 还有一些跟Few-shot CoT和其他CoT改进版本的对比,这里就不放了,重点是这个工作发现了一些值得思考的问题: Zero-shot CoT和Few-shot CoT在常识推理问题(CommonsenseQA)上,并没有太大的提升(相比于数学推理)。很多时候CoT给不出正确的答案,但是推理...
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 Multi...
细节可以见下图中的样例,其中左上角就是原本的few shot prompt,而右上角就是将few shot样例调整为逐步推理样例的CoT(为了跟后面的Zero-shot-CoT区分而称为Few-shot- CoT),可以看出Few-shot-CoT是将few shot样例里的推理过程展开了,让语言模型能更好的学习其中的细节。
【Zero-shot-CoT】Large Language Models are Zero-shot Reasoners 有关few-shot,zero-shot,chain of thought,LL… 【LLM系列-04】Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners Pikachu5808 百度 算法工程师 1、简介 时间:2021 作者:Google Research 模型:FLAN 链接:https://arxiv.org/pdf/2109.01652...
最终的模型效果简单总结一下:一些任务上few-shot (zero-shot)能赶上甚至超过之前fine-tuned SOTA(如:PIQA),有些任务上还达不到之前的SOTA(如:OpenBookQA);能做一些新task,如3位数算数。不过他们也发现了模型存在的一些问题,并提出了一些可能的解决方案。
PS+ prompting has a performance similar to an 8-shot CoT prompting in arithmetic reasoning. The results suggest that PS prompting can generate a higher-quality reasoning process and has the potential to outperform manual few-shot CoT prompting....