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打破链条：大型语言模型能成为捷径推理器
通过在语言模型中引入人类类似的启发式和捷径策略并开发零样本提示策略，以优化 Chain-of-Thought 推理，同时引入 ShortcutQA 数据集用于评估和提升人工智能的推理效率。
PDFa month ago
通过系统 1 和系统 2 的认知过程降低 LLMs 中的社会偏差的提示技术
通过比较零样本激励、思维链激励和基于双过程理论的多种激励策略在两个偏见数据集上的效果，研究发现人物角色、系统 2 和思维链激励都倾向于减少语言模型中的社会偏见，但最佳特征组合取决于具体模型和偏见类别，从而使语言模型的刻板判断率降低了最多 1
PDF2 months ago
小语言模型是否能成为顺序推荐的良好推理者？
提出了一种基于知识蒸馏的逐步推理框架（SLIM），以在资源高效的方式下实现顺序推荐系统中的大型语言模型的优秀推理能力，通过基于用户行为序列的 CoT 提示生成的合理性用作标签，将合成的标签融入到更小的学生模型中，从而使学生模型能够在推荐任务
PDF4 months ago
评估逐步推理与词汇否定：一个对三段论的案例研究
大型语言模型在逐步推理指令（例如思维链提示）方面具有优势。在此基础上，它们在执行连贯思维推理方面的鲁棒性是一个值得探究的问题。本研究检验大型语言模型在逐步推理能力方面，重点关注难以处理的核心语言现象 —— 否定。通过引入几个受控设置（例如处
PDF8 months ago
迈向更好的思路链引导策略：调研
我们对 Chain-of-Thought (CoT) 的关键因素进行了系统和全面的分析，介绍了如何在不同应用中更好地应用 CoT 提示，并提出了一些建议和未来的研究方向。
PDF9 months ago
探索大型语言模型在通过思维链路提示进行反思评估方法中的效力
通过 CoT 提示方法来评估四个语言模型对第三年医学生反思性文章的打分，结果显示 Llama-7b 表现最差，均方误差最高，而 ChatGPT 表现出色，科恩卡帕分数达到 0.53。此外，所选模型均优先考虑用户隐私，允许用户删除自己进行的会
PDF9 months ago