要让大型语言模型(LLM)充分发挥其能力,有效的prompt设计方案是必不可少的,为此甚至出现了promptengineering(提示工程)这一新兴领域。在各种prompt设计方案中,思维链(CoT)凭借其强大的推理能力吸引了许多研究者和用户的眼球,基于其改进的CoT-SC以及更进一步的思维树(ToT)也收获了大量关注。近日,苏黎世联邦理工学院、Cledar和华沙理工大学的一个研究团队提出了更进一步的想法:思维图(GoT)。让思维从链到树到图,为LLM构建推理过程的能力不断得到提升,研究者也通
2023-09-05评论:0访问次数:785
思维链提示(CoT)是大模型涌现中最神秘的现象之一,尤其在解决数学推理和决策问题中取得了惊艳效果。CoT到底有多重要呢?它背后成功的机制是什么?本文中,北大的几位研究者证明了CoT在实现大语言模型(LLM)推理中是不可或缺的,并从理论和实验角度揭示了CoT如何释放LLM的巨大潜力。最近的研究发现,思维链提示(ChainofThoughtprompting,简称为CoT)可以显著提升大语言模型(LLM)的性能,尤其适用于处理涉及数学或推理的复杂任务。不过尽管取得了很大成功,但CoT背后的机制以及如
2023-06-03评论:0访问次数:731
近期来,大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著的突破,特别是在需要进行复杂思维链(CoT)推理的数学问题上比如在GSM8K、MATH这样的高难度数学任务的数据集中,包括GPT-4和PaLM-2在内的专有模型已取得显著成果。在这方面,开源大模型还有相当的提升空间。为了进一步提高开源大模型处理数学任务的CoT推理能力,一种常见的方法是使用注释/生成的问题-推理数据对(CoT数据)对这些模型进行微调,这些数据对会直接教导模型如何在这些任务中执行CoT推理。最近,西安交通大学、微软和北京大学的研
2023-11-03评论:0访问次数:769
最近,大型语言模型(LLM)以及它们的高级提示策略的出现,意味着语言模型的研究取得了重大进展,尤其是在经典的自然语言处理(NLP)任务中。其中一个重要的创新是思维链(CoT)提示技术,这种技术因其在多步骤问题解决中的能力而受到赞誉。CoT技术遵循了人类的顺序推理方式,在各种挑战中展现出了卓越的性能,包括跨领域、长期泛化和跨语言任务。CoT以其富有逻辑的、逐步推理的方法,在复杂问题解决场景中提供了至关重要的可解释性。尽管CoT已取得长足进展,但研究界对于其具体机制和有效原因尚未达成共识。这种知识差
2024-01-25评论:0访问次数:447
在回答复杂的问题时,人类可以理解不同模态的信息,并形成一个完整的思维链(Chain of Thought, CoT)。深度学习模型是否可以打开「黑箱」,对其推理过程提供一个思维链呢?近日,UCLA 和艾伦人工智能研究院(AI2)提出了首个标注详细解释的多模态科学问答数据集 ScienceQA,用于测试模型的多模态推理能力。在 ScienceQA 任务中,作者提出 GPT-3 (CoT) 模型,即在 GPT-3 模型中引入基于思维链的提示学习,从而使得模型能在生成答案的同时,生成相应的推理解释。G
2023-04-11评论:0访问次数:639