thought专题
VCTP(Visual Chain-of-Thought Prompting for Knowledge-Based Visual Reasoning)论文
目录 摘要介绍相关工作方法总体模型细节 实验 摘要 知识型视觉推理仍然是一个艰巨的任务，因为它不仅要求机器从视觉场景中解释概念和关系，而且还需要将它们与外部世界知识联系起来，对开放世界问题进行推理链。然而，以前的工作将视觉感知和基于语言的推理视为两个独立的模块，在推理的所有阶段都没有同时关注这两个模块。为此，我们提出了一种知识型推理的视觉思维链提示（VCTP），它涉及视觉内容与自
Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought Reasoning for ... 论文阅读
Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought Reasoning for Knowledge-Intensive Multi-Step Questions 论文阅读 文章目录 Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought Reasoning for Knowledge-Intensive Multi-S
论文笔记：The Expressive Power of Transformers with Chain of Thought
ICLR 2024 reviewer 评分 6888【但是chair 很不喜欢】 1 intro 之前的研究表明，即使是具有理想参数的标准Transformer，也无法完美解决许多大规模的顺序推理问题，如模拟有限状态机、判断图中的节点是否相连，或解决矩阵等式问题 这里的直觉是，Transformer缺乏递归连接，而解决这些顺序推理问题需要递归实证上，受这些结果启发的推理问题无法被最先进的变
大模型prompt技巧——思维链（Chain-of-Thought）
1、Zero-shot、One-shot、Few-shot 与fintune prompt的时候给出例子答案，然后再让模型回答。 2、zero-shot-CoT “Let’s think step by step”有奇迹效果 3、多数投票提高CoT性能——自洽性（Self-consistency） 多个思维链，然后取结果最多的作为最终的 4. LtM （Least to Most prompti
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models阅读笔记
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.11171.pdf 又到了读论文的时间，内心有点疲惫。这几天还是在看CoT的文章，今天这篇是讲如何利用self-consistency（自我一致性）来改进大语言模型的思维链推理过程。什么是self-consistency呢，读完论文感觉可以这么解释，就是有个渣男/大语言模型，你问了他五次昨天晚上九点跟谁在一起/文章里问大语言模型一个
思维线索(Thread of Thought)-ThoT梳理混乱的语境
Thread of Thought Unraveling Chaotic Contexts 大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域开启了一个变革的时代，在文本理解和生成任务上表现出色。然而，当面对混乱的上下文环境（例如，干扰项而不是长的无关上下文）时，它们会遇到困难，导致无意中忽略了混乱上下文中的某些细节。为了应对这些挑战，我们引入了“思维线索”（Thread of Thought，ThoT
论文阅读之Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models
文章目录 简介摘要引言多模态思维链推理的挑战多模态CoT框架多模态CoT模型架构细节编码模块融合模块解码模块 实验结果总结 简介 本文主要对2023一篇论文《Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models》主要内容进行介绍。 摘要 大型语言模型（LLM）通过利用思想链（CoT）提示生成中间推理链作为推断答案的基
Text-to-SQL任务中的思维链（Chain-of-thought）探索
导语 在探索LLM在解决Text-to-SQL任务中的潜能时，本文提出了一种创新的‘问题分解’Prompt格式，结合每个子问题的表列信息，实现了与顶尖微调模型（RASAT+PICARD）相媲美的性能。 会议：EMNLP 2023链接：https://arxiv.org/abs/2305.14215机构：The Ohio State University 1 引言 在探索大型语言模型（LLM
基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用
本篇为个人笔记 记录基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用 人工智能为个人兴趣领域 业余研究 如有错漏欢迎指出！！！ 目录 本篇为个人笔记 记录基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用 人工智能为个人兴趣领域
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models导读
通过生成一系列中间推理步骤（即“思维链”）显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力 这篇论文探讨了如何通过生成一系列中间推理步骤（即“思维链”）显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力。研究人员使用一种简单的方法——思维链提示法——提供一些思维链示例作为提示，发现这种方法可以使足够大的语言模型自然地获得这种推理能力。实验结果表明，在三个大型语言模型上进行测试时，思维链提示法可以显著提高在算术、常识和
AI Agents系列—— 探究大模型的推理能力，关于Chain-of-Thought的那些事儿
一、写在前面：关于AI Agents与CoT 本文是2023.07.24发表在同名公众号「陌北有棵树」上的一篇文章，个人观点是基础理论的学习现在仍是有必要的，所以搬运过来。 今天要读的论文是《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》，算是关于大模型思维链研究的开山之作。 至于为什么把它归到AI
一文读懂「Chain of Thought，CoT」思维链
前言： 思维链，在人工智能领域，是一个非常非常新的概念。强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一，好像AI有了人的意识一样。而推理能力的关键在于——思维链（Chain of Thought，CoT）。 相关概念： 语言智能可以被理解为“使用基于自然语言的概念对经验事物进行‘理解’以及在概念之间进行‘推理’的能力”,随着参数量的飞升，以Transformer 为基础架构的大规模语言
05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量 ## 什么是 Chain of Thought
05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量 什么是 Chain of Thought CoT 这个概念来源于学术界，是谷歌大脑的 Jason Wei 等人于 2022 年在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models（自我一致性提升了语言模型中的思维链推理能力）》中提出来的概念。它提
【提示工程】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
解决问题 探索大语言模型解决推理问题的能力。从头训练或微调模型，需要创建大量的高质量含中间步骤的数据集，成本过大。 相关工作 1、使用中间步骤来解决推理问题 （1）使用自然语言通过一系列中间步骤解决数学应用题 （2）通过创建更大的数据集微调语言模型，而不是从头训练 （3）使用语言模型一行一行的预测中间结果预测最终输出 2、采用提示方式 （1）少样本提示 （2）自动学习提示 （3）描述任务的
【提示工程】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
解决问题 探索大语言模型解决推理问题的能力。从头训练或微调模型，需要创建大量的高质量含中间步骤的数据集，成本过大。 相关工作 1、使用中间步骤来解决推理问题 （1）使用自然语言通过一系列中间步骤解决数学应用题 （2）通过创建更大的数据集微调语言模型，而不是从头训练 （3）使用语言模型一行一行的预测中间结果预测最终输出 2、采用提示方式 （1）少样本提示 （2）自动学习提示 （3）描述任务的
NLP中 大语言模型LLM中的思维链 Chain-of-Thought(CoT) GoT
文章目录 介绍思路CoT方法Few-shot CoTCoT Prompt设计CoT投票式CoT-自洽性（Self-consistency）使用复杂的CoT自动构建CoTCoT中示例顺序的影响Zero-shot CoT 零样本思维链 GoT,Graph of Thoughts总结 介绍 在过去几年的探索中，业界发现了一个现象，在增大模型参数量和训练数据的同时，在多数任务上，模型的
NLP中 大语言模型LLM中的思维链 Chain-of-Thought(CoT) GoT
文章目录 介绍思路CoT方法Few-shot CoTCoT Prompt设计CoT投票式CoT-自洽性（Self-consistency）使用复杂的CoT自动构建CoTCoT中示例顺序的影响Zero-shot CoT 零样本思维链 GoT,Graph of Thoughts总结 介绍 在过去几年的探索中，业界发现了一个现象，在增大模型参数量和训练数据的同时，在多数任务上，模型的
Chain of Thought Prompting和Zero Shot Chain of Thought初步认识
1. 思维链提示（Chain-of-Thought Prompting） 思维链(Chain-of-Thought:CoT)提示过程是一种最近开发的提示方法，论文中对三种大型语言模型的实验表明，思维链提示提高了一系列算术、常识和符号推理任务的性能。它鼓励大语言模型解释其推理过程。下图显示了 few shot standard prompt（左)与链式思维提示过程（右）的比较。 思维链提
【Chain-of-Thought 专题】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
【Chain-of-Thought 专题】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models ChatGPT 🔥🔥🔥🔥火了 GPT-4 🔥🔥🔥🔥🔥 已于2023年3月15日凌晨发布 作为NLP Researcher 不了解预训练语言模型、prompt-tuning、chain-of-
（论文阅读）Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
论文地址 https://openreview.net/pdf?id=_VjQlMeSB_J 摘要 我们探索如何生成一个思维链——一系列中间推理步骤——如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。 特别是，我们展示了这种推理能力如何通过一种称为思维链提示的简单方法自然地出现在足够大的语言模型中，其中提供了一些思维链演示作为提示中的示例。 对三种大型语言模型的实