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大模型思维链经典论文阅读之——Zero-shot CoT, Manual CoT, AutoCoT

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?

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大语言模型的预训练: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

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。

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SolidUI社区-提示词链式思考(CoT

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。

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Google | 提出CoT解码新方法,无需Prompt,就能让大模型(LLM)进行CoT推理

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。

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关于CoT提示策略综述

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。

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思维链COT原理探究

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。

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Prompt工程师指南:对抗性Prompting、主动prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompti

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

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Alpaca-CoT项目原作解读:多接口统一的轻量级LLM指令微调平台

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。

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每日论文速递 | BCT: 偏见增强一致性训练缓解CoT中的偏见问题

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。

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前端体系:前端应用

浏览器的脚本语言,为了扩展浏览器的交互能力 效果交互 数据交互 第三方框架 前端体系:构建现代前端应用的全方位视角 一、前端体系概述 前端体系是构建现代前端应用的重要框架和组件的集合。...随着互联网技术的发展,前端体系涵盖了更多的领域和更复杂的业务需求。前端体系不仅包括了传统的HTML、CSS和JavaScript等技术,还包括了框架、库、模块化、打包构建等进阶概念。...了解前端体系可以帮助我们更好地理解现代前端应用的发展趋势和构建方式。 二、前端框架 前端框架是现代前端应用开发的核心组成部分。常见的框架包括React、Vue和Angular等。...Angular的双向数据绑定和依赖注入机制使得开发者可以更轻松地构建大型前端应用。 三、前端库和工具 除了框架之外,前端体系还包括了许多实用的库和工具,可以帮助开发者更高效地进行开发和管理。...五、总结 前端体系是构建现代前端应用的重要基石。通过了解前端体系,我们可以更好地掌握前端应用的发展趋势和构建方式。

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李飞飞DeepMind全新「代码链」碾压CoT!大模型用Python代码推理,性能暴涨12%

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。

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【论文解读】如何使用1B参数的小模型吊打GPT3.5

简单来讲,本文提出了包含视觉特征的 Multimodal-CoT,通过这一范式(Multimodal-CoT)来寻找多模态中的 CoT 推理。...1 什么是COT COT全称为Chain-of-Thought,定义是在应对推理任务时,在给出最终答案之前所产生的中间推理步骤,载体是一系列的短句子 。...具体来说,CoT 技术鼓励 LLM 生成用于解决问题的中间推理链,主要技术有Zero-SHot-CoT、Few-Shot-CoT、Manual-CoT、Auto-CoT 优化推理演示 Few-Shot-CoT...2.2 通过微调模型引出CoT推理 最近的一个兴趣是通过微调语言模型来引出CoT推理。在一个带有CoT注释的大规模数据集上对Encoder-Decoder结构的T5模型进行了微调。...然而,当使用CoT来推断答案时,可以观察到性能的急剧下降,即在答案(推理)之前生成推理链,相反,CoT只被用作答案之后的解释。

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