Zero-shot-CoT 不需要给样本示例,而是用一句话 - “Let's think step by step” - 让 LLM 自己想办法生成思考过程。它跟 CoT 的区别,可以在下面的例子中看出来: 右侧是 Zero-shot-CoT 和需要少量样本的 CoT 两阶段提示 标准的 Zero-shot-CoT 要跟 LLM 进行两次提示,第一次是让 LLM
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...
对于简单任务,Zero-Shot是首选;复杂推理问题适合使用CoT或ToT;需要外部知识时,ReAct表现出色;长期学习场景则应考虑Reflexion;而结构化流程任务则适合Graph Prompting。这些技术可以组合使用以应对更复杂的场景,如ReAct+Reflexion用于持续学习的交互式任务,Few-Shot+CoT提高复杂任务的示例有效性。随着模型能力的提升,建议持续...
为了解决大规模语言模型在system-2任务中表现不佳的问题,CoT(Chain of thought prompting)被提出来,它将原本的few shot的样例,调整为逐步推理的答案,从而让语言模型去学习few shot样例的逐步推理过程,从而控制模型推理能力的方向,在复杂的system-2任务中获得明显提升。细节可以见下图中的样例,其中左上角就是原本的few...
CoT 可以通过将其加入到 few-shot prompting 示例中,从而在足够大的语言模型中引导出推理能力。 当前的思维链也存在着许多局限性: 首先,尽管设计的思维链是在模拟人类的推理过程,但模型是否真正的学会了推理仍需进一步进行验证。 人工设计思维链仍然是代价过大,大规模的人工标注思维链是不可行的。
CoT 可以通过将其加入到 few-shot prompting 示例中,从而在足够大的语言模型中引导出推理能力。 当前的思维链也存在着许多局限性: 首先,尽管设计的思维链是在模拟人类的推理过程,但模型是否真正的学会了推理仍需进一步进行验证。 人工设计思维链仍然是代价过大,大规模的人工标注思维链是不可行的。
CoT 可以通过将其加入到 few-shot prompting 示例中,从而在足够大的语言模型中引导出推理能力。 当前的思维链也存在着许多局限性: 首先,尽管设计的思维链是在模拟人类的推理过程,但模型是否真正的学会了推理仍需进一步进行验证。 人工设计思维链仍然是代价过大,大规模的人工标注思维链是不可行的。
By simply adding "Let's think step by step" before answers, a pre-trained large-scale language model (LLM) is found to produce decent zero-shot reasoning performance. The proposed method based on CoT prompting achieved state-of-the-art performance in arithmetics and symbolic reasoning. On ...
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We also find that CoT prompting performs marginally better than standard prompting only for the comparatively large GPT-3.5-Turbo (175B) model, and does worse for smaller-scale models. This suggests the emergence of CoT abilities for visual reasoning in LLMs at larger scales even when world ...