
如何让LLM的多步推理能力更可靠?用AutoReason少样本自动推理框架(附Prompt)
如何让LLM的多步推理能力更可靠?用AutoReason少样本自动推理框架(附Prompt)大语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
大语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
很多研究已表明,像 ChatGPT 这样的大型语言模型(LLM)容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们,一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容,甚至是有害内容(例如 bomb 制造说明)。这种方法被称为「大模型越狱」。
大语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大突破,但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought(CoT)和Tree-of-Thought(ToT)等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力,但它们通常只进行单次推理过程,无法修正错误的推理路径,这严重限制了推理的准确性。
在当前大语言模型(LLM)的应用生态中,函数调用能力(Function Calling)已经成为一项不可或缺的核心能力。
通用语言模型率先起跑,但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因,语言中蕴含大量序列信息,能做更深入的推理;而视觉模型的输入内容更加多元、复杂,输出的任务要求多种多样,需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知,传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为改变世界的重要力量。然而,如何高效地编写、管理和维护提示词(Prompt)仍然是一个巨大的挑战。
开发AI应用的朋友们都有深刻的感受,在实际应用开发中,如何让LLM高效地使用外部工具,一直是困扰Prompt工程师的一个关键问题。最近,来自Faculty Science Ltd的研究团队提出的Language Hooks框架,为这个问题提供了一个令人耳目一新的解决方案。
大语言模型(LLMs)在推理任务上展现出了令人瞩目的能力,但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链(Chain-of-Thought)等方法来提升推理的质量,却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
这是我在11月 Prompt Engineering Conference北京场的演讲稿。这篇文章花了我非常多的心血和时间,全文大约1.3万字。祝你阅读愉快。
微软研究院最新研究揭示:一种悄然兴起的AI交互模式,正在改变我们与AI对话的方式。这项突破性研究不仅让AI更懂你,还能帮你更好地表达你的需求。