structured reasoning | BriefGPT

关键词structured reasoning

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ACLMIDGARD: 使用最小描述长度进行结构化常识推理的自一致性
使用大型语言模型生成推理图的结构化推理任务中，我们提出了一种基于自洽性和最小描述长度 (MDL) 的方法 (MIDGARD)，它通过对不同图样本进行一致属性的鉴别，从而在保持精确度的同时拒绝错误属性并包含遗漏元素，表现出超越其他结构化推理任
PDF2 months ago
利用非正式逻辑增强系统化分解的自然语言推理
我们通过构建和评估直观的基于证明的文本蕴涵树，消除对脆弱形式逻辑的依赖，提出了一种一致且理论基础的方法来注释解构蕴涵的数据集，我们发现生成的 RDTE 数据集在内部一致性上比以前的数据集高出 9％，并且通过在现代神经符号推理引擎中使用 RD
PDF4 months ago
SEER: 通过强化学习促进结构化推理和解释
通过提出 SEER 方法，我们在建立问答系统中，给出结构化解释，提高系统的可解释性和可靠性；实验证明，SEER 方法显著优于现有方法，在 EntailmentBank 上的绝对改进率达到了 6.9%，在 STREET 基准上平均提升了 4.
PDF5 months ago
ACL大规模语言模型的红队攻防：解决数学任务中的幻觉问题
评估不同提示技术对解答质量的影响，通过红组合作将 LLMs 在基础计算和代数任务上进行测试。结果发现，尽管结构化推理和提供解题示例可以减缓解答质量的恶化，但 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 模型在基础计算和推理任务上表现不佳，即
PDF6 months ago
Pangu-Agent：具有结构化推理能力的可调优的通用型智能体
通过将结构化推理融入 AI 代理的策略中，本文提出了一个通用框架模型，比较并探索了其他 AI 流水线和现有框架。实验证明，嵌入了组织推理和先前知识的 AI 代理表现和适应性要好得多，为更强大和更通用的 AI 代理系统打开了大门。
PDF6 months ago
推理与协作人工智能的构建基块
通过引入 Flows 的概念框架，建立和研究结构化互动的系统化方法是非常重要的，研究表明结构化推理和协作能显著提高泛化能力，其中 AI Flows 的加成为 +21，人工智能和人类的协作加成为 +54（以解决率为指标），并且引入的 aiFl
PDFa year ago
ICLRSTREET: 一个多任务结构化推理和解释基准
本文介绍 STREET，一个统一的多任务、多领域自然语言推理和解释基准。该基准要求模型不仅能回答问题，还能产生步骤化的结构化解释，并描述问题中的前提是如何用于产生能证明某个答案正确性的中间结论。作者使用 GPT-3 和 T5 等常见语言模型
PDFa year ago
ECCV卷积占据网络
本文提出基于卷积的代表性网络 Convolutional Occupancy Networks 用于 3D 重建，实现了在较为复杂的几何情况下的结构化推理及其他先验偏差的融合，通过从噪声点云等数据中重建复杂几何模型且适用于大尺度室内场景。
PDF4 years ago