Thought Leap 指的是 CoT 推理链中，前后步骤之间存在中间推理内容的省略，导致逻辑跳跃，破坏推理的连贯性。这种现象往往源于专家在书写推理过程时的 “经验性省略”—— 由于熟练掌握相关问题，他们倾向于跳过自认为显而易见的步骤。然而，模型并不具备这种人类专家式的 “思维粒度”：它需要更细致、逐步的推理过程来建立完整
本文通过在受控和可解释的环境中展示系统性组合泛化如何通过显式思维链（CoT）训练在 Transformer 中产生，揭示了思维链训练的核心机制。具体而言：（1）与无思维链训练相比，思维链训练显著增强了推理泛化能力，使其从仅限分布内（ID）泛化扩展到同时涵盖分布内和分布外（OOD）场景。（2）通过 logit lens 和 causal...
原文:Advanced Prompt Engineering: Chain of Thought (CoT) | Towards Data Science 作者:Ida Silfverskiöld 编译: @北方的郎 使用大型语言模型 一些形式的推理技术 |图片由作者提供 思维链(CoT) 已经存在了很长一段时间,从技术上讲是一种高级提示工程,但即使在首次引入几年后的今天,它仍然具有相关性。各种...
在本文工作中,探索子目标图像作为动作生成之前的中间推理步骤。这些图像捕获模型推理过程的状态,并且可以在机器人演示数据集中自然获得。虽然先前的研究已经探索了子目标生成和目标条件下的模仿学习 [2, 11, 46, 55],还没有将这些概念与 VLA 相结合作为中间思维链推理步骤的方法。 本文构建 CoT-VLA 系统,该系统利用...
一般而言,LLM 被限制在语言空间(language space)内进行推理,并通过思维链(CoT)来表达推理过程,从而解决复杂的推理问题。 然而,语言空间可能并不总是最适合推理的。例如,很多单词 token 主要用于文本连贯性,而不是推理本身,而一些关键 token 则需要复杂的规划,这种差异给 LLM 带来巨大的挑战。
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...
01.思维链技术 强大的逻辑推理是大模型“智能涌现”的核心能力之一,使得AI像真正的人类一样,拥有了自己的“意识”,而推理能力的关键就在于思维链。 什么是思维链(CoT)? 简单来说,思维链是一种改进的Prompt技术,用于提升大模型在复杂推理任务上的表现,特别是涉及到推理和多步骤思考的问题,而这一系列推理的中间步骤...
zero-shot COT Large Language Models are Zero-Shot Reasoners 除了使用Few-shot-COT样本可以让模型给出推理过程,单纯用指令也可以让模型给出思维链,且能进一步提升模型复杂问题推理能力。论文中效果最好的激活思维链的指令是"Let's think step by step"哈哈哈,我当时论文看到这里感觉空气都凝固了 ...
在人工智能的广阔领域中,推理能力一直是衡量模型智能水平的重要指标。随着大型语言模型(LLM)的兴起,如何进一步提升其复杂推理能力成为了研究热点。COT(Chain of Thought)技术,作为一种创新的prompt方法,通过要求模型在输出答案前显式展示中间推理步骤,显著增强了大模型的推理能力。本文将简明扼要地介绍COT技术的原理、应用...
简介:本文介绍了思维链(Chain-of-thought, CoT)技术的定义、原理及其在大型语言模型(LLM)中的应用,包括Few-shot CoT、Zero-shot CoT和自动思维链(Auto-CoT),并探讨了其在复杂推理任务上的潜力和前景。同时,引入了百度智能云千帆大模型平台,该平台提供了丰富的AI模型和服务,助力AI技术的创新和应用。