前两章我们分别介绍了思维链的多种使用方法以及思维链(COT)的影响因素。这一章更多面向应用,既现实场景中考虑成本和推理延时,大家还是希望能用6B的模型就不用100B的大模型。但是在思维链基础和进阶玩法中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能力,而在小模型上使用思维链甚至会带来准确率的下降。
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为基础 + 下游任务 Fine-tune 的范式。
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,但是他们在基础的推理任务上却十分让我们惊艳(当然肯定不能作为专业的数学解题工具),这让我们非常好奇大模型(LLM)这么多参数里面到底藏了些什么好东西,怎么去激发大模型的潜能给我们带来更多惊喜。
思维链(CoT)是一个循序渐进、连贯的推理链,通常被用作大型语言模型(LLM)的提示策略并体现出了巨大的优势。近年来,基于CoT提示的展示出的效果吸引了众多的研究。
思维链(CoT)提示可以大大提升大型语言模型(LLMs)的推理能力。然而,当前CoT方法要么采用简单的通用提示,例如“让我们一步一步思考”,要么严重依赖手工制作的特定任务Demo来获得更好的性能,这使其在性能和泛化之间产生了不可避免的差距。
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。
机器之心专栏 机器之心编辑部 模拟人类推理过程,华为诺亚提出 Progressive-Hint Prompting (PHP) 引导大模型渐近正确答案。 近期,华为联和港中文发表论文《Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language Models》,提出 Progressive-Hint Prompting (PHP),用来模拟人类做题过程。在 PHP 框架下,Large Language Model (LLM) 能够利用前几次生
Few-shot关系提取涉及使用有限数量的注释样本识别文本中两个特定实体之间的关系类型。通过应用元学习和神经图技术,已经出现了对这个问题的各种解决方案,这些技术通常需要训练过程进行调整。
前一章思维链基础和进阶玩法我们介绍了如何写Chain-of-thought Prompt来激活生成逐步推理,并提高模型解决复杂问题的能力,这一章我们追本溯源,讨论下COT的哪些元素是提升模型表现的核心?
在增强大语言模型(LLM)的推理能力方面,先前的研究主要集中在特定的Prompt技术上,例如少样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)思维链(CoT)提示。这些方法虽然有效,但通常涉及手工密集型Prompt工程。
样例输入: 4 样例输出: 10 11 12 1 9 16 13 2 8 15 14 3 7 6 5 4 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main() { int a[50][50]; int i,j,x,y,cot,n; scanf("%d",&n); memset(a,0,sizeof(a)); cot=a[0][n-1]=1;
最近的研究发现,思维链提示(Chain of Thought prompting,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 背后的机制以及如何释放 LLM 的潜力仍然难以捉摸。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.00923 代码地址:https://github.com/amazon-science/mm-cot
机器之心报道 编辑:张倩、小舟 GPT-3 对一些问题的回答令人大跌眼镜,但它可能只是想要一句「鼓励」。 「一个玩杂耍的人总共有 16 个球,其中一半是高尔夫球,高尔夫球中又有一半是蓝色的球,请问蓝球总共有多少个?」 对于一个小学生来说,这是一道再简单不过的数学题。但看似无所不能的 GPT-3 却被这道题难住了。 如果你输入这个问题之后,直接向 GPT-3 发问:「问题的答案(阿拉伯数字)是:__?」它会「不假思索」地给出一个错误答案:8。 GPT-3:你别说准不准,你就说快不快吧。 怎么能让 GPT-
像人类一样有效地学习并完成复杂的任务是人工智能追求的长远目标之一。人类在决策过程中可以遵循一个完整的思维链(CoT)推理过程,从而对给出的答案做出合理的解释。
为帮助大家能在6月18日的比赛中有一个更好的成绩,我会将蓝桥杯官网上的历届决赛题目的四类语言题解都发出来。希望能对大家的成绩有所帮助。
这一篇真的是解密prompt!我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写,如何写的更高级。COT其实是Self-ASK,ReACT等利用大模型进行工具调用方案的底层逻辑,因此在Agent调用章节之前我们会有两章来讲思维链
本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成,提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块,它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
今天为大家介绍的是来自google研究团队的一篇大型语言模型的论文。在以指令形式构建的数据集上对语言模型进行微调已被证明可以提高模型的性能,并增强其对未见任务的泛化能力。文章重点探讨指令微调的几个方面:(1)任务数量的扩展,(2)模型规模的扩展,以及(3)链式思考数据上的微调。实验发现,以上几个方面的指令微调显著提升了多个模型类别(PaLM、T5、U-PaLM)、评估设置(零样本、少样本、链式思考)和评估基准(MMLU、BBH、TyDiQA、MGSM、开放式生成、真实毒性提示)的性能。
「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One model for ALL tasks」,这就非常有诱惑力!
随着 ChatGPT 的推出,大语言模型(LLMs)逐渐引发了 AI 领域的广泛关注。然而,尽管 LLMs 展现出了令人瞩目的能力,它们在处理一些多步骤推理任务——例如数学应用问题和常识推理方面,仍然面临着显著的挑战。这也使得一些较为复杂的推理数据集,如 GSM8k、MATH 等数据集成了大模型评测榜单的常客。
在上面这个直角三角形里,C为直角,A, B为非直角,角C对应的斜边为c,角B对应的直角边为b,角A对应的直角边为a。
本文分析了使用“指令数据”对语言模型进行微调所带来的改进,涉及缩放 :1)增加微调任务,2) 增大模型大小,以及 (3) 添加思维链数据。Google 研究人员2022年10月发布了这篇论文,我们今天将对这篇文章重新阅读,本篇论文分析了如何指令微调大型语言模型以及带来的性能提升。
1606 - Naive 时间限制:3秒 内存限制:128兆 779 次提交 138 次通过 题目描述 Give you a positive integer x, determine whether it is the sum of three positive cubic numbers. 输入 There’re several test cases. For each case: Only one line containing an integer x (1≤x≤10^6)
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/118729.html原文链接:https://javaforall.cn
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)。思维图(GoT)的关键思想是能够将LLM生成的信息建模为任意图,其中信息单位是顶点,边代表顶点之间的依赖关系。这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起,提炼出整个思维图内容。实验结果显示:相比目前的思维树(ToT)提高了62%。
Eight Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 18153 Accepted Submission(s): 4908 Special Judge Problem Description The 15-puzzle has been around for over 100 years; even if you don’
这段时间,大语言模型在各种 NLP 任务中取得了重大进展,尤其是在需要复杂的思维链(CoT)推理的数学问题方面。
机器之心报道 编辑:陈萍 多模态思想的力量很强大。 去年年底,OpenAI 向公众推出了 ChatGPT,一经发布,这项技术立即将 AI 驱动的聊天机器人推向了主流话语的中心,众多研究者并就其如何改变商业、教育等展开了一轮又一轮辩论。 随后,科技巨头们纷纷跟进投入科研团队,他们所谓的「生成式 AI」技术(可以制作对话文本、图形等的技术)也已准备就绪。 众所周知,ChatGPT 是在 GPT-3.5 系列模型的基础上微调而来的,我们看到很多研究也在紧随其后紧追慢赶,但是,与 ChatGPT 相比,他们的新
Cleaning Robot Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4264 Accepted: 1713 Description Here, we want to solve path planning for a mobile robot cleaning a rectangular room floor with furniture. Consider the room floor pave
今天为大家介绍的是来自Lingpeng Kong团队的一篇论文。扩散模型在文本处理中获得了广泛关注,与传统的自回归模型相比,它们提供了许多潜在优势。作者在这项工作中探索了扩散模型与链式思考(Chain-of-Thought, CoT)的集成,CoT是一种在自回归语言模型中提高推理能力的成熟技术。
L3-014. 周游世界 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 周游世界是件浪漫事,但规划旅行路线就不一定了…… 全世界有成千上万条航线、铁路线、大巴线,令人眼花缭乱。所以旅行社会选择部分运输公司组成联盟,每家公司提供一条线路,然后帮助客户规划由联盟内企业支持的旅行路线。本题就要求你帮旅行社实现一个自动规划路线的程序,使得对任何给定的起点和终点,可以找出最顺畅的路线。所谓“最顺畅”,首先
Logically, they are N lines of N space-separated integers. Physically, they are limited in length to 80 characters, so some lines continue onto others.
如果Agent模仿了人类在现实世界中的操作方式,那么,能否应用于提示工程即Prompt Engingeering 呢?
着文本生成图像的语言模型兴起,SolidUI想帮人们快速构建可视化工具,可视化内容包括2D,3D,3D场景,从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目,旨在将自然语言处理(NLP)与计算机图形学相结合,实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型,SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
1600 - Lucky Numbers 时间限制:2秒 内存限制:64兆 401 次提交 109 次通过 题目描述 Isun loves digit 4 and 8 very much. He thinks a number is lucky only if the number satisfy the following conditions: 1. The number only consists of digit 4 and 8. 2. The numbe
This paper introduces a new prompting strategy called Plan-and-Solve (PS) prompting to improve the performance of large language models (LLMs) in multi-step reasoning tasks. The authors propose two components of PS prompting: devising a plan to divide the task into smaller subtasks, and carrying out the subtasks according to the plan. They also extend PS prompting with more detailed instructions to address calculation errors and improve the quality of generated reasoning steps, resulting in PS+ prompting.
「我们新开源的语言模型Flan-T5,在对1,800多种语言的任务进行指令微调后,显著提高了prompt和多步推理的能力。」
作者:Renqian Luo, Liai Sun, Yingce Xia, Tao Qin, Sheng Zhang, Hoifung Poon, Tie-Yan Liu
大型语言模型 (LLM)的数学推理能力是评估大模型能力的一项关键指标。尽管目前很多大型语言模型(LLMs)在该领域取得了一定的进展,但与闭源的大模型相比,开源大模型的数学推理能力仍然有很大差距。
还是畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 37307 Accepted Submission(s): 16802 Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间
随着语言模型变得越来越大(参数数量、使用的计算量和数据集大小都变大),它们的表现似乎也原来越好,这被称为自然语言的 Scaling Law。这一点已经在很多任务中被证明是正确的。
GPT 和 PaLM 等大型语言模型在处理数学、符号、常识和知识推理等任务时正变得越来越熟练。也许令人惊讶的是,所有这些进展的基础仍然是生成文本的原始自回归机制。它逐个 token 地进行决策,并按从左到右的方式生成文本。这样简单的机制是否足以构建一个通用问题求解器的语言模型呢?如果不行,哪些问题将挑战当前的范式,应该采用什么样的替代机制呢?
本文讨论的是ACM模板在博弈论中的应用,主要包括Nim游戏、判断最开始哪一堆可以取,使局面达成奇异局,以及判断是否可以使局面出现循环。博弈论十分绕得人,需要有一定的算法和数据结构基础。在代码实现中,可以使用并查集来实现。总的来说,该文介绍了博弈论中的一些算法问题,并给出了相应的解决方案。"
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 prompt engineering(提示工程)这一新兴领域。
Constructing Roads Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 19432 Accepted Submission(s): 7404 Problem Description There are N villages, which are numbered from 1 to N, and you should b
数学推理是现代大型语言模型(LLM)的一项关键能力。尽管这一领域近来进展不错,但闭源和开源 LLM 之间仍然存在明显的差距——GPT-4、PaLM-2 和 Claude 2 等闭源模型主宰了 GSM8K 和 MATH 等常用数学推理基准,而 Llama、Falcon 和 OPT 等开源模型在所有基准上都大幅落后。
需要说明的是,球体投影到像素空间的结果可能不是一个正圆,其半径或者直径大小只能估算而没有确定的值。根据参考资料,球体投影到像素空间的半径的计算公式为:
数学推理问题是语言模型绕不过的痛点,在各种黑科技的加持下,开源模型的推理性能依然不够看。
灵活运用知识是智慧的关键。人脑可以快速处理知识,如快速回答 “《静夜思》中有几个月字”。那么,大模型是否能进行类似操作?已知大模型可以通过思维链(Chain of Thought / CoT),先默写《静夜思》,再根据默写内容回答问题,但这会使生成的文字冗长。相比之下,人类可以在大脑中完成简单的知识推演,无需写出中间步骤。那么,超大语言模型能否在其人工脑 (artificial brain) 中直接生成答案,而无需先写下知识点呢?
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