SQL函数 COT 标量数值函数，返回角度的余切值(以弧度为单位)。...COT返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果数值表达式是数据类型DOUBLE, COT返回DOUBLE; 否则，返回NUMERIC。...描述 COT接受任何非零数，并以浮点数的形式返回它的余切值。 如果传入NULL值，COT将返回NULL。 数值0(0)会导致运行时错误，生成SQLCODE -400(发生致命错误)。...COT将非数字字符串视为数值0。 COT返回一个精度为36、刻度为18的值。 COT只能用作ODBC标量函数(使用花括号语法)。 可以使用DEGREES函数将弧度转换为角度。...示例 下面的例子展示了COT的效果: SELECT {fn COT(0.52)} AS Cotangent 1.746536264145397165 SELECT {fn COT(124.1332)
大模型与CoT经典论文阅读之——Zero-shot CoT, Manual CoT, AutoCoT ChatGPT 以及 GPT4 作为纯自回归式语言模型，本不应该期待其有什么推理能力，尤其是数学推理...还有一些跟Few-shot CoT和其他CoT改进版本的对比，这里就不放了，重点是这个工作发现了一些值得思考的问题： Zero-shot CoT和Few-shot CoT在常识推理问题（CommonsenseQA...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...Few-shot方法则是在生成的推理过程中包含三元运算的时候很容易出错，例如(3+2)*4 总体上，Few-shot CoT（又可以称之为Manual-CoT）的效果还是比Zero-shot CoT更好的...三、通往自动CoT之路？
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...为了克服这一限制，Auto-CoT 建议利用 Zero-shot-CoT，通过专门提示 LLM 来生成 CoT 推理路径，从而消除了手动操作。...2.2 Zero-shot CoT 与 Few-shot CoT 不同，Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的任务演示。...此外，指令调优似乎不是获得 CoT 能力的关键原因，因为经验表明，对非 CoT 数据的指令调优并不能提高保持的 CoT 基准的性能。...Few-shot CoT是ICL的一种特殊情况。 Zero-shot CoT在prompt中不包括人工标注的任务演示。 CoT使大语言模型更具可解释性，更加可信。
为此，Google的研究人员提出了一种名为CoT-decoding的解码方法，「该方法能够有效提升大型语言模型在各种推理任务中的表现，并通过自发地揭示CoT推理路径，改善模型的推理能力和准确性」。...这种方法避免了手动CoT提示工程，并实现了以无监督的方式评估LLMs的推理能力。...CoT-decoding 下图展示了本文新提出的解码方法，即给定一个推理问题，LLM 通过标准贪婪解码路径生成错误答案，而Top- Token中的替代路径检查揭示了模型内部固有的 CoT 路径（例如，解码路径...，以寻找其中是否存在CoT推理路径。...「提取可靠的推理路径」：一旦发现存在CoT推理路径，CoT-decoding方法会选择这些路径作为更可靠的推理路径。这些路径通常表现出模型对最终答案的更高信心度，从而提高了模型的推理准确性和可靠性。
CloudOrc/SolidUI 社区官网: https://website.solidui.top 官网项目地址：https://github.com/CloudOrc/SolidUI-Website 链式思考(CoT...) 链式思考(CoT)提示是一种强大的提示技术,可以帮助语言模型进行复杂的推理。...https://arxiv.org/abs/2201.11903 工作原理 CoT提示的工作原理是，在提示中添加语言模型需要遵循的显式推理链。...与传统的少样本学习相比，CoT提示可以以更少的示例完成学习。有时仅需一个示例搭配CoT提示，语言模型就能完成复杂的推理任务。这是因为提示本身已经提供了足够的上下文和指导，让语言模型明确应该如何思考。...CoT提示的一个变种是零样本CoT提示。它会在原始提示中添加“让我们逐步思考”的指示，引导语言模型自发地进行逐步推理。
CoT 提示确保了逻辑和可跟踪的推理过程，这对于人类理解更具有可解释性。 CoT提示的结果引发了对不同模型上不同任务的CoT提示策略设计的探索热潮。...为了更好地指导进一步的工作，有必要对CoT的当前挑战进行分析。 本文对CoT进行了全面而系统的分析。首先，将CoT提示形式化，下图展示了CoT的通用方法，这构成了分析和讨论的基础。...CoT提示是一种利用CoT提示的策略，其工作原理为： 如上图所示，给定一个特定任务，并设计特定的CoT prompt。在可选扩展策略的帮助下，模型根据输入提示预测答案。...除了查询之外，CoT提示中还有两个特殊元素：CoT示例和文本指令。CoT示例是几个逐步推理的范例，文本指令是主动指导渐进式解决过程的文本序列。CoT提示应该至少包含其中一个元素。...通常，带有（或不带有）示例的CoT提示称为few-shot CoT（或zero-shot CoT）。下图展示了几个CoT提示示例。 示例 在Few-shot的CoT中，示例是必不可少的部分。
Cosplay Token（COT）Cosplay Token不仅是为了Cosplayer及其相关事业，更是为Cosplay粉丝所开发的虚拟货币。 ?...Cure WorldCosplay官网：https://worldcosplay.net/ Cure WorldCosplay官网中文版：https://cot.curecos.com/cn/ 白皮书地址...：https://cot.curecos.com/cn/docs/COT-Whitepaper_CN.pdf 五百万Cosplay代币空投： 进入AirDrop宣传页面https://airdrops.cure.mo.works
要进行因果分析，需要把思维链中的不同元素拆解开来，然后通过控制变量实验，来研究不同元素对COT效果的影响。以下两篇论文的核心差异就在于: COT的变量拆解，以及控制变量的实验方式。...实验 论文针对以上3个元素分别进行了实验，通过改变COT few-shot prompt中特定元素的取值，来分析该元素对COT效果的贡献 观点1.Symbol的形式和取值本身对COT影响不大 这里论文用了两种控制变量的方式...所以我们直接跳到实验结论吧 只有pattern的COT效果很差，和直接推理差不多，说明只有patten肯定是不够的，这和上一篇博客提到COT小王子尝试过的只有数学公式的COT效果不好的结论是一致的。...剔除pattern的COT效果受到影响，因此pattern对COT有显著影响，但很显然还有别的因素 图片 观点3....图片 效果上，随机实体替换对所有任务的COT效果影响非常大, 所以在推理阶段使用Question中的核心实体很重要。其次推理和question在语法上的不一致会影响COT在部分任务上的表现。
题目描述 给定一个n个节点的树，每个节点表示一个整数，问u到v的路径上有多少个不同的整数。 输入格式 第一行有两个整数n和m（n＝40000，m＝100000）...
由于使用权值段树可以寻求区间k大，然后应用到持久段树思想，间隔可以做减法。详见代码。
下图展示了Auto-CoT和CoT-ER之间的差异。...尽管CoT提示方法在许多NLP任务中取得了很好的结果，但它仍然缺乏对RE的相关探索。因此，本文提出了一种新的CoT提示法CoT-ER来填补这一空白。...CoT-ER生成：为数据集中的每个关系类注释了一个CoT-ER推理示例作为种子示例。...消融CoT-ER 合并实体信息是否对CoT-ER有显著好处？本文进行了消融实验，以证明三步推理过程的必要性。...CoT-ER稳定性实验 本文对提出的CoT-ER进行了两项稳定性实验。
Prompt工程师指南高阶篇：对抗性Prompting、主动prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompting等 1.对抗性 Prompting 对抗性...为了解决这个问题，Diao et al., (2023) 最近提出了一种名为 Active-Prompt 的新提示方法，以适应具有人类设计的 CoT 推理的不同任务特定示例提示。...3.4 Multimodal CoT Prompting Zhang et al. (2023) 最近提出了一种多模态链式思维提示方法。传统的 CoT 集中在语言模态上。...相反，多模态 CoT 将文本和视觉整合到一个两阶段框架中。第一步涉及基于多模态信息的推理生成。接下来是第二阶段，答案推断，利用信息丰富的生成的推理。...在 ScienceQA 基准测试中，多模态 CoT 模型（1B）的表现优于 GPT-3.5。 图片
Alpaca-CoT 吸引了大批具有相同兴趣的开源爱好者和 LLM 研究者，不断注入最新的 LLM-IFT 技术。...机器之心最新一期线上分享邀请到了中国科学院信息工程研究所博士生佀庆一，为大家分享他们近期的开源项目 Alpaca-CoT。...分享主题：Alpaca-CoT: 多接口统一的轻量级LLM指令微调平台 分享嘉宾：佀庆一，中国科学院信息工程研究所博士生，感兴趣于视觉问答、OOD鲁棒性、LLM和VLP等方向，曾在ACL, EMNLP,...模型平台项目主页链接： https://sota.jiqizhixin.com/project/alpaca-cot 3）代码仓库： https://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT...如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「Alpaca-CoT」即可加入。
🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
但是，最近的研究已经证明，通过包含少数思维链（CoT）推理的样本（Wang 等，2022b）或通过 promp 来让模型逐步思考的方法（Kojima 等，2022）可以在大型语言模型中促成复杂的推理能力
编辑：桃子 【新智元导读】激发大模型解决复杂问题的重要技术之一CoT，如今要被颠覆了？谷歌DeepMind斯坦福UC伯克利共同提出了「代码链」（CoC），让LLM在代码中学会了思考。...思维链（CoT），最具开拓性和影响力的提示工程技术之一，能增强LLM在推理决策中的表现。 那么，如果大模型可以在代码中「思考」，会如何呢？...「代码链」让大模型用代码思考 除了CoT，先前的工作还有多种方法来提升大模型推理能力。...实验结果显示，在算法任务上，CoC的表现尤为出色，而在自然语言任务上，CoC的表现与CoT相当。 这一结果尤其令人鼓舞，因为人们可能会认为这些面向语言的任务更不适合编码。...使用gpt-3.5-turbo，CoT和CoC (Python)都显示出比直接提示更好的性能，尽管它们都被CoC (Interweave) 大大超越。
引言 为进一步提升大型语言模型（LLM）解决复杂问题的能力，今天给大家分享的这篇文章，作者提出了思维图（GoT），其性能超过了思维链（CoT）、思维树（ToT）。...思想链（CoT）是一种提示方法，除了任务输入/输出之外，还包括提示中推理的中间步骤（中间“想法”）。CoT 被证明可以显着提高法LLMs解决问题的能力，而无需任何模型参数的更新。...CoT 的一个主要改进是 CoT 的自我一致性（CoT-SC），它是一种生成多个 CoT 的方案，然后选择最好的一个作为结果。...最近，CoT 和 CoT-SC 通过思想树 (ToT) 进行了扩展，它用树对 LLM 推理过程进行了建模。这有助于使用不同的思维路径，并提供新颖的功能，例如结果回溯。...实验结果 1、与现有技术相比，在对排序任务进行评估时，可以发现与 CoT 、具有自洽性的 CoT 或 ToT 提示等技术相比，GoT 提示始终产生更少的错误。
A：这篇论文提到了以下几项相关研究： CoT Prompting: Nye et al. (2022) 和 Wei et al. (2022) 的工作表明，通过链式思考（CoT）提示可以提高大型语言模型在许多任务上的表现..."(A)"的CoT推理。...具体步骤如下： 生成无偏见的CoT推理：首先，让模型在没有偏见特征的提示下生成CoT推理。 创建偏见提示：然后，通过在原始问题中加入偏向某个随机答案选择的偏见文本来创建偏见提示。...分析实验：作者们还进行了分析实验，展示了BCT在非CoT响应中的泛化能力，以及它在减少一致偏见推理方面的有效性。...这些实验结果表明，BCT能够有效减少模型在CoT推理中的偏见，并且能够在不依赖于金标准标签的情况下提高模型推理的忠实性。
为此，上交大本文提出：Meta-CoT，它是一种在输入问题类型未知的混合任务场景中通用的CoT提示方法，弥合了性能和泛化之间的差距。...）凭借思想链（CoT）提示在复杂推理方面表现出了较强的能力。...CoT提示通过利用中间推理链，一步一步的来引导LLMs生成最终答案。目前的CoT提示方法主要分为两类，分别称为General Zero-Shot-CoT和Specific Few-Shot-CoT。...Meta-CoT 基于以上问题，本文提出了Meta-CoT：一种在输入问题类型未知的混合任务场景中的可推广的CoT提示方法。...首先，Meta-CoT使用这些演示文稿来对输入问题的场景进行分类。具体来说，Meta-CoT将输入问题与ICL演示文稿进行比较，并计算它们之间的相似度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
