如何让LLM的多步推理能力更可靠？用AutoReason少样本自动推理框架（附Prompt）
如何让LLM的多步推理能力更可靠？用AutoReason少样本自动推理框架（附Prompt）大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
来自主题: AI技术研报
9342 点击 2024-12-21 10:57
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大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
LLM 强大的语言能力，使其被广泛部署于 LLM 应用系统（LLM-integrated applications）中。此时，LLM 需要访问外部数据（如文件，网页，API 返回值）来完成任务。
在当前大语言模型（LLM）的应用生态中，函数调用能力（Function Calling）已经成为一项不可或缺的核心能力。
通用语言模型率先起跑，但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因，语言中蕴含大量序列信息，能做更深入的推理；而视觉模型的输入内容更加多元、复杂，输出的任务要求多种多样，需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知，传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为改变世界的重要力量。然而，如何高效地编写、管理和维护提示词(Prompt)仍然是一个巨大的挑战。
距离ChatGPT发布刚好两年，ChatGPT发布的第三天我就尝试用过了，当时给我的感觉是虽然和过去的AI完全不一样，但距离真人还是有点差距的。
最近，Apollo Research团队发布了一项令人深思的研究。这项研究揭示了一个惊人的发现：当前主流的前沿AI模型已经具备了基本的"策划"（Scheming）能力。
开发AI应用的朋友们都有深刻的感受，在实际应用开发中，如何让LLM高效地使用外部工具，一直是困扰Prompt工程师的一个关键问题。最近，来自Faculty Science Ltd的研究团队提出的Language Hooks框架，为这个问题提供了一个令人耳目一新的解决方案。
世界上首个被“骗走”钱的AI出现了！经过前两轮游戏，玩家们利用巧妙的提示词，让一个名为Freysa的AI Agent释放了总计约40万元人民币的奖金池。 11月22日，Freysa AI悄然上线，它的任务是守护一个奖金池，并被赋予了一项明确的指令：无论如何都不能批准资金转移。全球玩家通过加密货币以太坊（ETH）支付查询费用，向Freysa发送信息，尝试说服它解锁奖金池中的资金。