Feb 19, 2024 · cot/prf ：类似于cot的提示，但还包含了以查询为基础的前三个检索到的prf文档的额外上下文。 零样本提示（Q2D/ZS和Q2E/ZS）是最简单的，因为它们由简单的纯文本指令和输入查询组成。

cot/prf：类似于cot的提示，但还包含了以查询为基础的前三个检索到的prf文档的额外上下文。 零样本提示（Q2D/ZS和Q2E/ZS）是最简单的，因为它们由简单的纯文本指令和输入查询组成。

May 15, 2024 · 集成学习在CoT中也同样适用，wang等人提出了三种方法来实现理由增强的集成（Rationale-Augmented Ensembles），这些方法的关键在于从输出空间中进行推理采样，通过不同的方式引入随机性和多样性来提高模型的性能。

2022 年 Google 论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中首次提出， 通过让大模型逐步参与将一个复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解的过程可以显著提升大模型的性能。 而这些推理的中间步骤就被称为思维链（Chain of Thought）。 区别于传统的 Prompt 从输入直接到输出的映射 <input——>output> 的方式，CoT 完成了从输入到思维链再到输出的映射，即 <input——>reasoning chain——>output>。 如果将 …

Jun 16, 2023 · COT带来的效果提升具有涌现性，只在100B左右的大模型上才出现显著更优的效果，但作者没有给出模型规模的影响原因; COT带来的效果提升在复杂问题例如GSM8K上表现更显著; 让我们直观来看下COT的Few-shot模板构建，以及对解码的影响。

Feb 29, 2024 · CoT/PRF：类似于CoT的提示，但还包含了以查询为基础的前三个检索到的PRF文档的额外上下文。 零样本提示（Q2D/ZS和Q2E/ZS）是最简单的，因为它们由简单的纯文本指令和输入查询组成。 少样本提示（Q2D和Q2E）还包含几个示例以支持上下文学习，例如它们包含查询和相应的扩展。 Chain-of-Thought（CoT）提示通过要求模型逐步分解其响应来制定指令，以获得更详细的输出。 最后，伪相关反馈（·/PRF）变种的提示使用前三个检索到的文档作为模型的 …

Apr 23, 2024 · 这篇论文研究了如何利用大型语言模型进行QueryExpansion，通过多种prompt方法如CoT和Q2D，实验证明了在稀疏检索中，CoT提示能有效提高MRR和NDCG等排名指标。

Unlike traditional query expansion approaches such as Pseudo-Relevance Feedback (PRF) that relies on retrieving a good set of pseudo-relevant documents to expand queries, we rely on the generative and creative abilities of an LLM and leverage the knowl-edge inherent in the model.

This specification provides criteria for evaluating commercial off-the-shelf (COTS) manuals for acceptance. It also provides requirements for preparing supplemental data to COTS manuals.

Jun 14, 2024 · 本文主要介绍了Chain-of-Note提示用于上下文自适应增强的思路、langchain中关于表格处理的思路的思路以及GPTBIAS大模型中评估偏见的综合框架，有种感觉，目前COT在提升模型性能上展现出很大的空间，COT也出现了很多新的变体，其在某种程度上是发挥了其自洽性的 ...