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关于一个复杂的多跳问题,大语言模型可以正确回答基于该问题分解的多个子问题,但是对于这个问题的最终答案大语言模型可能最终还是给不出来正确的。该论文根据这个现象提出了一个术语,叫“组合性差距”。
提出一种叫“self-ask”的方法,该方法是一种基于提示工程的更高级的技术,它通过引导模型进行自我反思和问题分解,从而更好地理解问题和生成答案。
1. 问题分解:
2. 子问题回答:
3. 最终答案生成:
1. 组合推理差距:
2. 子问题正确率:
3. 模型对子问题的置信度:
4. 自问方法的性能提升:
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