建在线教育网站需要多少钱,深圳做网站哪家便宜,公司宣传册排版,案例上海网站Large Language Models are Zero-Shot Reasoners (Kojima et al., 2022) 这篇文章研究了大型语言模型 (LLMs) 在推理任务上的能力#xff0c;并提出了一种名为 Zero-shot-CoT 的新方法#xff0c;该方法能够有效地引导 LLM 进行多步骤推理#xff0c;并在各种推理任务上取得…Large Language Models are Zero-Shot Reasoners (Kojima et al., 2022) 这篇文章研究了大型语言模型 (LLMs) 在推理任务上的能力并提出了一种名为 Zero-shot-CoT 的新方法该方法能够有效地引导 LLM 进行多步骤推理并在各种推理任务上取得了显著的成果。 是基于我上一篇博客思维链 Chain-of-Thought Prompting-CSDN博客的后续研究因为上一篇博客中的提示需要使用少样本提示(Few-shot-CoT)而提出来的零样本提示(Zero-shot-CoT)。 文章发现在标准零样本提示方法无法取得良好效果的情况下简单的添加 “Let’s think step by step” 提示就能够显著提升 LLM 在算术、符号推理以及其他逻辑推理任务上的表现。 其实过程非常简单 Zero-shot-CoT方法通过两阶段提示引导模型生成推理过程和答案 推理提取阶段Reasoning Extraction通过添加触发句如“Let’s think step by step”让模型生成逐步的推理路径。 答案提取阶段Answer Extraction基于生成的推理文本使用特定格式提示如“Therefore, the answer is”提取最终答案。
具体步骤 推理提取阶段 输入格式将问题转换为模板“Q: [问题]. A: [触发句]”例如“Q: 小明有5个苹果… A: Let’s think step by step”。 模型生成模型输出详细的推理过程如数学计算、逻辑推导。 答案提取阶段 输入格式将推理文本与答案触发句拼接如“[推理文本] Therefore, the answer is”。 模型生成输出最终答案数值、选项字母等并通过正则匹配提取。
例子
问题 小明有5个苹果他每天吃2个。这些苹果能吃几天
阶段1推理提取 输入 Q: 小明有5个苹果他每天吃2个。这些苹果能吃几天
A: Let’s think step by step. 模型生成 小明有5个苹果每天吃2个。
第一天吃完后剩下5-23个
第二天吃完后剩下3-21个
第三天只能吃1个不够2个。
所以总共能吃2天。
阶段2答案提取 输入 Q: 小明有5个苹果… A: Let’s think step by step.
第一天吃完后剩下5-23个… 所以总共能吃2天。
Therefore, the answer is 模型生成 2 最终解析通过正则提取数字“2”。 有意思的是同时论文也告诉你不是简单添加Lets think step by step而是通过他们多次严重准确率最高的 论文揭示了大型语言模型在零样本场景下的强大推理潜力挑战了传统观点即复杂推理需依赖任务特定示例或微调。Zero-shot-CoT不仅为推理任务提供了高效的基线方法还提示研究者应更深入探索语言模型中隐藏的零样本能力。未来工作可进一步挖掘多任务通用提示以释放模型的高层次认知潜能。
