自我分歧性优化大模型中的思想链推理才干
摘要，联合预训练大型言语模型的链式思索揭示在复杂推理义务上已取得令人鼓舞的成绩，本文提出了一种新的解码战略——自我分歧性，以代替链式思索揭示中经常使用的豪华贪心解码，该战略首先采样一套多样化的推理门路，而非繁多的贪心门路，并经过边缘化采样的......
Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Thought 大模型揭示词进阶 零样本揭示 of
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
检索增强型多模态思想链推理用于大型言语模型
摘要，大型言语模型，LLMs，的提高使得思想链，ChainofThought，CoT，方法遭到了极大的关注，关键是由于它能够增强LLMs在复杂推理义务上的才干，此外，CoT方法的关键性还裁减到了将LLMs运行于多模态义务，但是，由于多模态......
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