BriefGPT - AI 论文速递
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代码提示引发了文本 + 代码模型的条件推理能力
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的大型语言模型 (LLMs) 的进展使得思维链 (CoT) 提醒的紧急能力增加。为了设计 LLM 提示，有一个重要的设置，称为演示选择。我们介绍了一种新方法，称为推理技能发现 (RSD)，它使用无监督学习创建合理性的潜在空间表示，同时学习一个推理策略来确定给定问题所需的推理技能。RSD 在多个推理任务中的答案准确性方面优于现有方法多达 6%。
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关键要点
- 大型语言模型 (LLMs) 的进展增强了思维链 (CoT) 提醒的能力。
- 思维链通过在问题和答案之间添加合理步骤来构造提示。
- 演示选择是设计 LLM 提示的重要设置，涉及从示例库中选择演示。
- 现有方法使用启发式选择，但对于 CoT 提示而言，基于合理性所需技能的选择更为重要。
- 推理技能发现 (RSD) 是一种新方法，使用无监督学习创建合理性的潜在空间表示。
- RSD 学习推理策略以确定问题所需的推理技能，指导演示选择。
- RSD 方法理论基础扎实，样本需求少，不依赖 LLM 推断或手动提示设计。
- RSD 在多个推理任务中的答案准确性优于现有方法多达 6%。
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