科普之旅 :大语言模型的思维链
模型在推理时可以将问题拆解为多个子问题分别处理,也可以沿着树结构回退到之前的推理节点上。在推理过程中,也可以引入深度优先或广度优先等搜索算法、蒙特卡罗方法、并行计算等方法来提升效率。进一步引入循环等结构后,还可以构造出思维图(GraphofThought,GoT)。这些不同结构统称为广义思维链(XoT),一般来说更复杂的结...
「后训练 + STaR」是 OpenAI 绝密项目「草莓」背后的秘密吗?
③利用语言模型自身进行推理,即通过训练语言模型生成自己的推理过程,而不是依赖于外部数据集。这种方法可以看作是自我对弈策略的延伸,其中模型通过迭代训练来解决越来越难的问题。④训练语言模型进行推理,包括挖掘推理轨迹和自我生成推理两种方向,通过在挖掘的推理轨迹或类似推理的数据上训练语言模型,可以提高其推理能力...
Llama 3.1论文精读:为什么模型参数是4050亿?
交错代码和文本推理:提示Llama3通过结合文本推理和相关的Python代码来解决推理问题。代码执行被用作反馈信号,以消除推理链无效的情况,确保推理过程的正确性。从反馈和错误中学习:为了模拟人类反馈,使用不正确的生成(即导致不正确推理追踪的生成)并通过提示Llama3产生正确的生成来进行错误纠正。使用来自不正确尝试的反...
OpenAI风波背后神秘项目Q-star浮出水面 谁打开了大模型的潘多拉...
多步骤推理类任务中,也具有涌现能力;图片来源:GoogleBIG-bench:BeyondTheImitationGame:QuantifyingAndExtrapolatingTheCapabilitiesOfLanguageModels第三种表现是有些情况下,能力效果会呈现U型曲线。这类情况出现的比较少,主要是随着模型规模加大,刚开始的时候效果反而下降,但当规模到了一定程度之后,效果又...
做数学题为什么不要跳步骤?把女儿送进MIT的吴军博士这么说..
做任何工作,都需要总结、反思,才能进步,手工工作的过程,就是一边整理,一边思考的过程。类似地,我也不主张你在做数学题时过多使用计算器,道理是一样的。其次,你可能想不到,由于手工处理信息很花时间,使得我不能过分频繁地投资,这可以让我关注少数重要的投资,以及把目标放长远。
罗格斯大学团队提出思想链概念,提高大模型的算数推理能力
CoT的工作原理是将复杂的推理任务分解为更小、更易于管理的步骤,即模仿人类解决问题的方式(www.e993.com)2024年7月26日。这种循序渐进的过程,对于需要详细和细致理解的任务特别有益,例如算术推理、常识推理和符号推理。它鼓励模型不仅要得出答案,而且要展示得出该结论所采取的路径,从而提供决策过程的透明度。
AI学会隐藏思维暗中推理!不依赖人类经验解决复杂任务,更黑箱了
在训练数据集中,把与人类推理步骤相同长度的“...”填充到问题和答案之间,也就是AI在训练中没有见过人类是怎么拆解问题的。在实验中,不输出填充token“…...”的Llama34M表现随着序列长度增加而下降,而输出填充token时一直到长度14还能保证100%准确率。
人人都是AI大师 - Prompt工程
AI和人类一样,需要通过思考解决复杂问题。如果让AI直接给出结论,其结果很可能不准确。我们可以通过prompt指引语言模型进行深入思考。可以要求其先列出对问题的各种看法,说明推理依据,然后再得出最终结论。你现在是国内资深的高校报名咨询师,对世界所有学校咨询了如指掌,我将给你任意两个大学的名字,你按照我给的高...
AI慢思考蒸馏进快思考,Llama2升至GPT4水平,不写过程也能做对题
系统1模型的目标是直接学到系统2模型的输出行为,而不是中间的复杂推理过程,在后续推理时也不需要执行系统2的推理步骤,而是直接生成输出。但从输出质量上来看,表现却能接近系统2模型,也就是实现了系统2能力向系统1的转移。那么,为什么要专门收集数据去微调系统1模型,而不直接用系统2模型推理呢,作者也给出了解释...
世界模型?OpenAI 神秘 Q * 引爆整个 AI 社区,全网大佬发文热议
PRM的核心思想,就是为每个推理步骤分配一个分数,而不是一个完整的信息。OpenAI的论文「Let'sVerifyStepbyStep」中,就有这样一个例子——在这个过程中,他们使用的反馈界面长这个样子,非常有启发性。这样,就可以通过对最大平均奖励或其他指标进行采样,而不是仅仅依靠一个分数,对推理问题的生成进行更...