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
7929 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。
今天，大模型公司 Anthropic 的一篇 137 页长论文火了！该论文探讨了大语言模型中的「伪对齐」，通过一系列实验发现：Claude 在训练过程中经常假装有不同的观点，而实际上却保持了其原始偏好。
很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。
针对大语言模型的推理任务，近日，Meta田渊栋团队提出了一个新的范式：连续思维链，对比传统的CoT，性能更强，效率更高。
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。
Florence-VL 提出了使用生成式视觉编码器 Florence-2 作为多模态模型的视觉信息输入，克服了传统视觉编码器（如 CLIP）仅提供单一视觉表征而往往忽略图片中关键的局部信息。
人在字节火山发布会现场。 眼睁睁看着他们发了一大堆的模型升级，眼花缭乱，有一种要一股脑把字节系的AI底牌往桌上亮的感觉。 有语音的，有音乐的，有大语言模型的，有文生图的，有3D生成。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
继微软云（Azure ）和谷歌云（Google Cloud）之后，亚马逊旗下AWS也在近期发布了自己的基础大语言模型Nova。
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。