【大语言模型】ACL2024论文-06探索思维链COT在多模态隐喻检测中的应用目录文章目录【大语言模型】ACL2024论文-06探索思维链COT在多模态隐喻检测中的应用目录摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型1.知识总结模块（KnowledgeSummarizationModule）2.下游多

文章目录题目摘要简介结果相关工作结论附录题目问题分解提高了模型生成推理的准确性论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.11768摘要    随着大型语言模型(LLM)执行越来越困难的任务，验证其行为的正确性和安全性变得越来越困难。解决此问题的一种方法是促

1. CoT介绍1.1 摘要：具有自注意力的Transformer引发了自然语言处理领域的革命，最近激发了Transformer式架构设计的出现，在众多计算机视觉任务中取得了具有竞争力的结果。然而，大多数现有设计直接在2D特征图上采用自注意力，以获得基于每个空间位置处的孤立查询和键对的注

博客主页：[小ᶻZ࿆]本文专栏:AIGC|ChatGPT文章目录

#Transformer推理天花板被谷歌打破？DeepMind首席科学家亮出84页PPT，却遭LeCun反对随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家DennyZhou拿出一篇ICLR2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的

1.思维链（cot）论文名称：Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels论文连接：Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels1.什么是思维链提示？思维链(CoT)提示过程是一种最近开发的提示方法，它鼓励大语言模型解释其

https://arxiv.org/abs/2212.08410思维链提示在基础层面上是如此成功，以至于它产生了一些被称为x链现象的东西。谷歌研究院探索了如何使用llm为现有数据集生成CoT数据本体，然后如何在CoT上微调较小的语言模型。介绍众所周知，思维链提示提高了大型语言模型的推理能力。谷

LLM需要增强的地方大模型的三大基础能力：• 语言理解和表达能力：GPT-3已解决• 世界知识存储：GPT-4已经解决了不少• 逻辑推理能力：是最薄弱的环节，o1模型在这方面有明显的进步。原理o1模型增强逻辑推理能力的思路是：收到问题后，自动生成CoT，再生成答案。避免人类写基于于CoT的Prompt。

你见过凌晨三点的洛杉矶吗—科比布莱恩特

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