研究人员通过案例研究,利用大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1,探索了思维链(CoT)提示在解码移位密码任务中的表现;CoT提示虽然提升了模型的推理能力,但这种能力并非纯粹的符号推理,而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。
研究人员通过案例研究,利用大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1,探索了思维链(CoT)提示在解码移位密码任务中的表现;CoT提示虽然提升了模型的推理能力,但这种能力并非纯粹的符号推理,而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。
CoT铸就了o1推理王者。 它开创了一种推理scaling新范式——随着算力增加、更长响应时间,o1性能也随之增长。
LLM说起谎来,如今是愈发炉火纯青了。 最近有用户发现,OpenAI o1在思考过程中明确地表示,自己意识到由于政策原因,不能透露内部的思维链。
多个LLM联合,可以迈向更强大系统!最新研究发现,GPT-4能够提升同伴的性能,能够让数学能力暴涨11.6%。
CoT只对数学、符号推理才起作用,其他的任务几乎没什么卵用!这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手,分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来,CoT并非是所有大模型标配。
o1大火背后,最关键的技术是CoT。模型通过一步一步推理,恰恰是「慢思考」的核心要义。而这一观点,其实这家国内大厂早就率先实现了。
To CoT or not to CoT?
互相检查,让小模型也能解决大问题。
在过去的几年中,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境,还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
2022年,Google研究团队发表了名为《思路链提示引发大型语言模型的推理》的开创性论文,引入了思维链(Chain of Thought, CoT)prompting技术。