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    超越ToT,苏黎世理工发布新一代思维图GoT:推理质量提升62%,成本降低31%

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.09687.pdf GoT的关键思想和主要优势在于将LLM生成的信息建模为图(arbitary graph),其中信息单元(思维,LLM thoughts)作为图的顶点,顶点之间的依赖关系作为图的边。 GoT方法可以将任意的LLM思维组合成协同结果,提取出整个思维网络的本质,或者使用反馈回路来增强思维。 通过实验可以证明GoT在不同任务上提供了优于现有技术的优势,例如,与ToT相比,排序任务的质量提高了62%,同时成本降低了31% 研究人员认为,GoT方法可以让LLM推理更接近人类的思维和大脑推理机制,比如二者都在内部形成了复杂的网络结构。 LLM思维(thought)的进化之路 用户与LLM对话的过程主要包括用户消息(提示,prompts)和模型回复(思维、想法,thoughts),其中回复可以是一段文本(摘要任务)、一个文档(生成任务)或是一个代码块等。 为了充分激活语言模型的能力,通常会采用各种提示方法:

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