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。
来自主题: AI技术研报
7662 点击 2024-12-21 10:57
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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。