思维链则在one-shot(啥是zero/few shot )当中加入了解题的中间过程,诱导大模型“按步骤解题”,不是直接给出计算结果,这一回大模型终于推导出了正确的答案。 思维链提示 思维链提示,就是把一个多步骤推理问题,分解成很多个中间步骤,分配给更多的计算量,生成更多的 token,再把这些答案拼接在一起进行求解。 论文里面作者提到了很多 CoT
思维链（Chain of Thought，简称CoT）是人工智能领域的一项重要技术，尤其在提升大型语言模型（LLM）的推理能力和问题解决能力方面表现出色。以下从定义、技术原理、应用场景、优势与挑战以及未来趋势五个方面，为您详细解析思维链：1. 定义与背景 定义：思维链是一种提示技术，通过在问题和答案之间插入中间推理步骤，...
思想之链(CoT) 构建推理链 推理微调 替代发电技术 高级CoT CoT 的经济学 Hugging Face 设置环境 代码 思维链 (CoT) 已经存在了相当长一段时间,从技术上来说是一种先进的快速工程,但它在首次推出几年后的今天仍然具有重要意义。思维链有各种形式,通常是为了迫使大型语言模型进行推理。今年9 月,OpenAI 发布其模型...
多模态思维链（MCoT）的成功依赖于其系统化的方法论体系，以下是对其六大技术支柱的重新表述与润色，旨在提升学术表达的精确性与流畅性：1、推理构建视角 基于提示（Prompt-based）：通过精心设计的多模态指令模板（如“先描述图像区域，再推导因果关系”），引导模型在零样本或少样本场景下生成推理链，实现高效的任务分...
链式思维 (Chain-of-thought, CoT)是一种提升大型语言模型 (LLMs) 推理能力的技术。 Google AI 的研究人员在 2022 年的一项开创性研究为这个思维链的研究打下了基础。研究证明,CoT 提示词在解决数学单词问题等任务中非常有效。与传统的提示词工程相比,遵循 LLM 的思维过程、展示使用的步骤和方程式,显著提高了模型...
改进提示输出:思维链 (CoT) 提示通过将复杂的推理任务分解为更简单、更符合逻辑的步骤,从而提高了 LLM 在这些任务上的表现。 透明度和理解力:中间推理步骤的生成能够使模型得出结论的过程变得更加透明,让用户更容易理解模型的决策过程。 多步推理:通过系统地解决问题的各个部分,思维链 (CoT) 提示通常能够得出更准确...
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，很难在传统的训练方式上取得大幅度提升。这时大规模预训练模型的如 Bert、RoBERTa 等模型的出现使得研究方向转向了以预训练模型...
思维链(Chain-of-thought,CoT) 是一种改进的提示策略,用于提高大模型在复杂推理任务中的性能,如算术推理、常识推理和符号推理。思维链结合了中间推理步骤,并把推理步骤输出,构成更丰富的'上文',从而提升'下文'正确的概率,获得更优质的输出。思维链的核心在于,它不直接将问题与答案相连,而是通过一系列中间推理步骤...
简单来说,思维链是一种提示(Prompting)策略,它通过引导大型语言模型逐步生成解决问题的中间推理步骤,模拟人类思考的过程,从而提高模型在复杂任务上的性能。 传统的大型语言模型通常在处理复杂任务时,往往只能直接给出答案,缺乏系统的推理过程,这使得它们在多步推理、逻辑判断和抽象推理任务中表现不佳。
CoT-Bridge：为模型补上思维跳跃的 “桥梁”为解决数学推理任务中推理链不连贯的问题，研究团队提出了 Thought Leap Bridge Task，目标是自动检测推理链中的结构性缺失，并补全相应的中间推理步骤，以恢复其逻辑完整性。该任务包含两个关键子问题：1. Leap 检测：识别推理链中相邻步骤之间是否存在逻辑跳跃，即是否缺失...