欢迎来到[云闪世界](www.cloud88.xyz)。有时几个词就足够了：减少输出长度以提高准确性简洁是雄辩的一大魅力。——马库斯·图留斯·西塞罗简洁和简练是纠正之父。——何西阿·巴

前文：由于最近尝试使用prompt来进行大模型推理的时候，发现不同的prompt产生的效果不同，于是调研了几个不同的prompt的写法。先说下我的任务：根据图片生成一个Caption（关于图片的描述）。尝试了几种prompt方法：CRISPE框架、Zero-shot、Few_shot、COT、COT+SC、TOT、Step-Back。CRISPE框架

大型语言模型（LLMs）展示了其基于上下文学习的卓越能力，在错综复杂的推理任务中，利用思维链（CoT）范式中的中间推理步骤来引导大型语言模型的一个很有前景的途径。然而，核心挑战在于如何有效选择范例来促进上下文学习。先前的很多工作都是围绕添加思维链，例如一致性CoT、思维树以及

痞子衡嵌入式半月刊：第103期这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。本期刊是开源项目（GitHub:JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。上期回顾：《痞子衡嵌入式半月

一、研究背景  本研究聚焦于改进跨语言链式思考（Chain-of-Thought,CoT）推理，这是针对大型语言模型（LLMs）推理过程中的一种技术。传统上，链式思考通过引导模型按步骤生成推理路径，以提高推理任务的准确性。具体来说，零样本链式思考（zero-shotCoT）通过简单的提示，如“Let’sthinks

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT)技术推动复杂推理的新发展1.简介Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmeticreasoning）、常识推理（commonsensereasoning）、符号推理（symbolicreasoning）。起

CoT推理范式默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的

三角函数sin(x)*csc(x)=1cos(x)*sec(x)=1tan(x)*cot(x)=1三角换元奇变偶不变，符号看象限$sin(x+2k\pi)=sin(x)~~~~~sin(-x)=-sin(x)\(\)cos(x+2k\pi)=cos(x)~~~~~cos(-x)=cos(x)\(\)tan(x+2k\pi)=tan(x)~~~~~tan(-x)=-tan(x)$$

一起学习OTextension的重要文章:ExtendingObliviousTransfersEfficiently.作者是YuvalIshai,JoeKilian,KobbiNissim,andErezPetrank,发表在2003的Crypto上.目录1.简介2.具体协议2.1协议流程2.2协议设计原理COT和ROT2.2.1第一步:\(OT^k_m\impliesCOT^m_k\)

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数

本文是LLM系列文章，针对《StepwiseSelf-ConsistentMathematicalReasoningwithLargeLanguageModels》的翻译。基于大型语言模型的逐步自洽数学推理摘要1引言2相关工作3TriMaster100数据集4循序渐进的自洽思维链5实验6结论摘要使用大型语言模型进

一、提示工程概述提示工程（PromptEngineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）用于各场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。提示工程相比较于微调（Fine-tuning）的成本和

    不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽(qq.com)   读书人想要点数据，怎么能叫偷呢？要叫借,也可以叫Self-Instruct(qq.com) 自从Llama诞生以来，几乎已经成为了开源世界的模型标准，而诸多基于Llama重训练和微调的各个版本也应运而生，其中比较有代表性的有以下这些：  

作者|谢年年在初学算术加法或乘法时，我们通过数小棍的方式逐步从1+1=2，1+2=3等例子中得出1+3=4，这是一种依赖记忆中的数学表格进行演绎推理的过程。后来老师告诉我们前辈们总结了一套完备的求和或乘法表，只要背住，做简单算术题根本不成问题，也不需要数小棍啦！这样一套完备的求和或乘法表

转载：图灵奖得主姚期智领衔提出大模型「思维」框架！逻辑推理正确率达98%，思考方式更像人类了前言近日我国图灵奖得主姚期智院士团队发表首篇大语言模型论文，主要解决“让大模型像人一样思考”的问题，不仅要让大模型一步步推理，还要让它们学会“步步为营”，记住推理中间的所有正确过程

原设计图Flag格式NepCTF{%s}逻辑复原mainUPX拆壳，main函数逻辑复原得到getInputcheckInputFormatdebuggerCheck如果存在，则加密一些数据cotIsDebuggerPresent++checkCRCcheckBreakPoint1checkBreakPoint2thread3FinalCheckcheckCRCCRCcheckcotCRCcheck++c

大语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shotCoT、Few-shotCoT以及在LLM上应用1.思维链定义背景在2017-2019年之间，随着Transformer模型的提出，计算资源与大规模语料库不断出现，自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化，传统的全监督学习的范

前两章我们分别介绍了COT的多种使用方法以及COT的影响因素。这一章更多面向应用，既现实场景中考虑成本和推理延时，大家还是希望能用6B的模型就不用100B的大模型。但是在思维链基础和进阶玩法中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能

一、论文主要思想本文首先认为，到目前为止，LLM在语言理解方面令人印象深刻，它们已被用来生成CoT（思想链）来解决一些问题，它们也被用于执行和计划生成。尽管这两者是分开研究的，但本文旨在以交错的方式将推理和行动结合起来，以提高LLM的表现。这个想法背后的原因是，如果你考虑一下作为

前一章思维链基础和进阶玩法我们介绍了如何写Chain-of-thoughtPrompt来激活生成逐步推理，并提高模型解决复杂问题的能力，这一章我们追本溯源，讨论下COT的哪些元素是提升模型表现的核心？要进行因果分析，需要把思维链中的不同元素拆解开来，然后通过控制变量实验，来研究不同元素对COT效果

PromptSpaceOptimizingFew-shotReasoningSuccesswithLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/abs/2306.03799Promptengineering是通过提供明确和具体的指令来增强大型语言模型(llm)能力的基本技术。它使LLM能够在各种任务中脱颖而出，例如算术推理、问题回答、摘要、关

背景https://zhuanlan.zhihu.com/p/6290875872021年，提示学习（promptlearning）浪潮兴起，而早在2020年，OpenAI就在论文 LanguageModelsareFew-ShotLearners 中提出了如何使用promptlearning提升大模型的推理能力。论文中提出了Zero-shot、One-shot、Few-shot三种不同的

01-定义式三角函数公式是数学中属于初等函数中的超越函数的一类函数公式。它们的本质是任意角的集合与一个比值的集合的变量之间的映射，通常的三角函数是在平面直角坐标系

文章目录​​导数积分公式表

原文网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/162297688?utm_source=qq二.知识讲解1.认识另外三个小伙伴首先说cot我估计部分高中生应该学过cot。它叫余切，和tan互为倒数。所