大模型思维链（Chain-of-Thought）技术原理

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Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 思维链提示引发大型语言模型中的推理能力 论文链接：https:arxi

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23年9月来自哈工大和华为的论文“A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future“。 思维链推理是人类智能的一个基本认知过程&#xff0

探秘 Skeleton-of-Thought：提升大型语言模型并行解码的新纪元 在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）已经成为解决复杂问题的关键工具

来自：ICI NLP 论文题目: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 论文链接：https:

目录 前言一、思维链介绍1-1、指令1-2、逻辑依据1-3、示例 二、Cot一般分类2-1、Zero-Shot-CoT2-2、Few-Shot-CoT 三、Cot的好处&缺陷&适用3-1、Cot的好处3-2、Cot的缺陷3-

思维链 prompt 与预训练的大型语言模型相结合，在复杂的推理任务上取得了令人鼓舞的结果。在本文中，作者提出了一种新的解码策略，即自我一致性（self

摘要 我们探讨了如何生成思维链——一系列中间推理步骤——显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。特别是，我们通过一种称为思维链提示的简单方法，展示了这种推理能力如何在足够大的语言模型中自然出现&a

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领域：NLP下的各种推理任务

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如果说热爱技术是技术人的一大天性的话，那么，ThoughtWorks人则把这种热爱上升到酷爱的程度，为此，他们创建了ThoughtWorks技术雷达&a

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&#x

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