ACLMay, 2023

Plan-and-Solve Prompting: 通过大型语言模型改进零样本思维链推理

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TL;DR通过使用 “Let's think step by step” 等输入提示来生成排列步骤，Plan-and-Solve (PS) Prompting 解决了 Zero-shot-CoT 存在的缺失计算错误，缺失步骤错误和语义误解错误，是一种有效的零次提示策略，能够在数学推理问题上与 8-shot CoT 提示相媲美，并优于 Zero-shot-CoT 和 Zero-shot-Program-of-Thought 提示。
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发现论文，激发创造
  • 跨语言提示：改进语言间的零翻译思维推理

    通过引入跨语言提示和跨语言自洽提示，本研究提出了一种改进零 - shot 推理的链思维 (CoT) 方法，以在不同语言之间提高推理性能，并在多个基准测试中获得了最先进的结果。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型中演化算法引导的零射链条思维推理

    大语言模型通过应用无需预先训练的思维链式促进方法展示了卓越的表现，并展示了出色的推理能力。本文介绍了一种新的零样本促进方法，利用进化算法为大语言模型动态生成多样的促进方式，通过选择适合的促进方式提高模型的理解能力。详细实验结果表明，相较于当前的零样本推理方法，在 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 上，我们的方法表现出更优越的性能。此外，深入的分析实验突显了本方法在各种推理任务中的适应性和有效性。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型的自动思维联想提示

    本论文提出一种基于链式推理的自动提问方法 Auto-CoT，通过采样具有多样性的问题并生成推理链来构建演示，在十项公共基准推理任务中，Auto-CoT 不断匹配或超越需要手动设计演示的 CoT 范例的性能。

    Oct, 2022

  • 自动发现的链式思维提示适用于新模型和数据集

    通过使用自动探索的 CoT prompt 对多个 LLMs 进行无监督语言生成，我们发现将该 prompt 应用于最新的 GPT-4 模型是最优的。

    May, 2023

  • 大型语言模型中的模式感知思维链激励

    链式思维提示可以引导语言模型进行复杂的多步推理。我们提出了一种考虑演示模式多样性的提示方法，通过在中间步骤中结合步长和推理过程等模式，有效地缓解由演示引起的偏差问题并实现对不同场景的更好泛化。我们在两个开源 LLM 模型上进行了九个推理基准任务的实验，结果表明我们的方法大大提高了推理性能，并且对错误表现出鲁棒性。代码将公开提供。

    Apr, 2024

  • 无需提示的逻辑链推理

    大规模语言模型的推理能力可通过修改解码过程有效地引出连续推理路径，而不需要手动设计提示技术，这种具备内在推理能力的解码方法优于传统贪婪解码方式。

    Feb, 2024

  • 走向理解思路链提示：对重要性的经验研究

    本论文研究了 Chain-of-Thought 提示对大型语言模型的多步推理能力的影响，发现即使使用无效的推理步骤，其提示也能达到 80-90% 的性能，并探究了其他理性方面的影响。

    Dec, 2022

  • 大型语言模型的思路链主动提示

    本文提出了一种新的方法 Active-Prompt，通过任务特定的示例提示来适应 LLMs 的不同任务，通过从特定的查询池中选择最不确定的问题进行注释来确定哪些问题是最重要和有帮助的。经验结果表明了我们提出的方法的优越性，取得了八项复杂推理任务的最新成果。

    Feb, 2023

  • R$^3$ 提示：在嘈杂的语境下为大型语言模型的思路链进行检查、改述和解决

    通过使用 R3 提示方法来处理嘈杂语境下的 CoT 推理，能够提高 LLM 在推理任务中的准确性。与现有的 CoT 提示方法相比，R3 提示方法在噪声环境下显著优越，通过与 GPT-3.5-turbo 的实验观察，平均推理准确性提高了 3.7％。该方法在解决噪声环境下 LLM 的推理任务时表现出了强大的鲁棒性和普适性。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型是零样本推理器

    该研究发现预训练的大型语言模型可以成为良好的零样本推理器，提出了一种零样本的 CoT 方法，将其用于多种复杂的推理任务并取得了显著的性能提升。

    May, 2022