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 ...
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 ...
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 ...
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 MultiA...
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...
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。
Auto-CoT跟Zero-shot、Few-shot CoT的对比实验如下: image-20230602224952606 这个结果还是令人惊讶的,Auto的方法居然可以比Manual更好。其实有一种解释,Manual方法其实给多个任务都使用的是同一套模板,比方6个数学任务里面5个都使用的同一套示例(为了省力,同时Manual-CoT的论文也不是为了刷榜,而是为了揭示这么一个现...
【Zero-shot-CoT】Large Language Models are Zero-shot Reasoners 有关few-shot,zero-shot,chain of thought,LL… OnZeta:基于CLIP的在线零样本分类 迪西 北京航空航天大学 计算机技术硕士 https://arxiv.org/abs/2408.13320研究背景研究问题:这篇文章研究了在在线零样本分类场景下,如何利用CLIP模型进行图像分...
什么样的模型更适合zero-shot? 对于模型架构,不同的论文有不同的分发,不同的名称。我们不必纠结于称谓,在这里我们延续BigScience的概念来讨论,即: 架构:自回归、非自回归、编码器-解码器 目标:全语言模型、前缀语言模型、掩码语言模型 适配器:不添加适配器、将自回归模型用于掩码目标训练的适配器、将掩码为目标的...
零试学习(Zero-Shot Learning) ( Image credit: [Prototypical Networks for Few shot Learning in PyTorch ](https://github.com/orobix/Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch) ) You can view blog posts such as this to get a high-level understanding: - [Zero-Shot Learning for Text ...