大模型prompt技巧——思维链（Chain-of-Thought）

【Chain-of-Thought 专题】Self-consistency Improves Chain Of Thought Reasoning in Language Models 简要信息： 序号属性值1名称

Introduction💥 我们探讨了如何生成一系列中间推理步骤——思维链（Chain-of-Thought），如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的

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

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

GitHub - amazon-scienceauto-cot: Official implementation for "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Langu

了解大型语言模型中的思维链（Thought Chain） 在近年来，大型语言模型（LLM，如GPT系列）的

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

😄 思维链提示，可用于训练阶段，构造高质量数据集（输入&思维链输出），让模型学习逐步推理的能力&a

论文原文Skip-Thought Vectors论文信息NIPS2015个人解读Wang & Hytn Chen更新时间2020-02-17句子表示简介 句子分布式表示：将一句话用固定长度的向量进行表示，向量往往高维，因此也可看作

概要 思维链已经在很多任务上取得了非常显著的效果，这篇论文中提出了一种 self-consistency 的算法，来代替 贪婪解码 算法。本方法通过 采样多个思维链集合，然

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&am

文章目录 一、前言二、Skip-Thought模型三、Quick-Thought模型四、实验五、总结参考资料 一、前言 英文论文名称：《An efficient framework for learning sente

论文笔记--Skip-Thought Vectors 1. 文章简介2. 文章概括3 文章重点技术3.1 Skip Thought Vectors3.2 词表拓展 4. 文章亮点5. 原文传送门6. References 1. 文章简介

1.大模型“涌现”的思维链 最近 AI 大厂的开发人员和高校的 NLP 研究人员，都在琢磨，怎么让大模型“涌现”。 所谓“涌现”，在大模型领域指的是当模型突破某个规模时&am

最好的学习方法就是不管别人怎么想怎么做，自己去搞一下就都知道了!别人的东西不能看太多，太久，越看越他妈懵逼，要消化实践出真知看&#xff

一、前言 1、Skip-Thought-Vector论文 2、本文假设读者已了解Skip-Gram-Vector和RNN相关基础，以下文章可做参考： (1)RNN古诗词生成 (2)Skip-Gram-Vector (3)LSTM

Thought Cloning 项目教程 Thought-Cloning[NeurIPS 23 Spotlight] Thought Cloning: Learning to Think while Acting by Imitating

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Zer

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Abstract二、Introduction2.1 引出多模态CoT的方法2.2 Cont

深度思考（Deep Thought）：智能部署的未来之选 deep_thoughtDeploy smart, not hard.项目地址:https:gitcodegh