基于COT,简单地在每个答案前添加“Let’s think step by step”(让我们一步步来思考),LLMs也可以成为不错的零样本推理器。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...
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...
zero-shot-CoT和few-shot-Cot在常识推理的表现能力相似, 都低于无Cot的版本,在数值推理方面的错误模式有差异 zero-shot-Cot对prompt模版的鲁棒性不强,目前最好的是“Let’s think step by step” zero-shot-Cot和few-shot-Cot一样, 都需要在大规模预训练语言上才会有效果,且规模越大,效果越好 论文点评 这篇...
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中直接提问,并要求AI逐步推理来解答问题。
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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Few-shot CoT 是 ICL 的一种特殊情况,它通过融合 CoT 推理步骤,将每个演示〈input,output〉扩充为〈input,CoT,output〉。 【CoT prompt 的设计】 作为一种直接的方法,研究表明,使用不同的 CoT(即每个问题的多个推理路径)可以有效地提高它们的性能。
如果经过多任务微调,编码器-解码器掩码模型最好【这参数量都翻倍了,很难说不是参数量加倍导致的】。换个角度想,在多任务微调之后,自回归全语言模型在参数量不到编码器-解码器掩码模型一半,计算量还少10%的情况下,效果还能差不多。