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Rasul Tutunov_On a theory of hidden variables in chain of thoughts_watermark.pdf

上传人: 张** 编号:155550 2024-02-15 13页 1.58MB

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本文探讨了一种提升大型语言模型(LLM)性能的技巧——链式思考(CoT)。链式思考通过提供几个中间推理步骤的示例,改善了预训练LLM的推理能力。该方法不仅适用于数学问题,也拓展到了非算术任务。作者提出了一种统计模型,用于生成自然语言的链式思考序列,通过将具体任务描述与最终目标结合,以及逐步推理的过程,从而提高预测的准确性。研究显示,在足够长的示例链式思考下,LLM的预测将与自然语言的预测趋于一致。文章还提到,示例的模糊性对于链式思考的“推理”至关重要,但如何量化这一模糊性仍是研究中的问题。最后,文章提到了研究团队正在进行的相关工作,并感谢团队成员的贡献。
如何提升语言模型的性能?" 揭开链式思维背后的神秘面纱" "非数学任务中,链式思维如何助力少量样本学习?"
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