We have presented a computational model that performs zero-shot analogical mapping based on rich, high-dimensional visual inputs. To accomplish this, visiPAM integrates representations derived using general-purpose algorithms for representation learning together with a similarity-based reasoning mechanism der...
在后者的情况下,模型要做的事比前者的更多,所以效果更差。 Does model size matter for zero-shot reasoning? 模型规模与性能的关系 作者使用不同规模的模型进行了测试,发现没有CoT的情况下,随着模型规模的增加,性能的提升并不明显。而使用了CoT之后,模型规模的提升可以带动准确性大幅提升。
Figure 1:Zero-shot-COT,“Let's think step by step” 二、方法:Zero-shot-COT Figure 2:Zero-shot-COT的两阶段流程 1)第一步:reasoning extraction Table 4: 2)第二步:answer extraction Table 9: 三、Eval 1、Zero-shot-CoT vs. Zero-shot Table 1:零样本 CoT 与零样本在每个任务上的准确率比较 ...
In contrast, a long tradition of research in cognitive science has focused on elucidating the computational principles underlying human analogical reasoning; however, this work has generally relied on manually constructed representations. Here we present visiPAM (visual Probabilistic Analogical Mapping), a...
▲ RandAR:任意顺序图像生成解锁 Zero-shot Capabilities 所以,我们希望RandAR 可以指向一个全新的“视觉领域 GPT” 的路径。 RandAR:如何用任意顺序生成图片 RandAR 的方法非常简单:既然我们想要让模型可以生成任意顺序的图像 Token,那么我们需要把顺序用某种方式“告诉”模型。我们用一种特殊的 Token,叫做“Position Ins...
4、单样本视频模仿(One-shot video imitation),观看视频演示,并学习如何以相同的移动路径对一个特定物体进行复现; 5、满足视觉限制(Visual constraint satisfaction),机器人必须小心地操纵物体,来避免触犯安全性限制; 6、视觉推理(Visual reasoning),有一些任务要求智能体需要会推理,比如「把所有和相同纹理的物体都放到...
4、单样本视频模仿(One-shot video imitation),观看视频演示,并学习如何以相同的移动路径对一个特定物体进行复现; 5、满足视觉限制(Visual constraint satisfaction),机器人必须小心地操纵物体,来避免触犯安全性限制; 6、视觉推理(Visual reasoning),有一些任务要求智能体需要会推理,比如「把所有和相同纹理的物体都放到...
4、单样本视频模仿(One-shot video imitation),观看视频演示,并学习如何以相同的移动路径对一个特定物体进行复现; 5、满足视觉限制(Visual constraint satisfaction),机器人必须小心地操纵物体,来避免触犯安全性限制; 6、视觉推理(Visual...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。 汀丶人工智能 2024/06/15 9540 大模型思维链经典论文阅读之——Zero-shot CoT, Manual CoT, AutoCoT ...
Vision-language models (VLMs) have shown impressive zero- and few-shot performance on real-world visual question answering (VQA) benchmarks, alluding to their capabilities as visual reasoning engines. However,