苏州网站设计网站开发公司,百度收录正常网站流量下降,access做网站,望京网站开发LEAST-TO-MOST PROMPTING ENABLES COMPLEX REASONING IN LARGE LANGUAGE MODELS 2023 ICLR
1 概述
进一步发展维链提示过程 (CoT prompting) 分为两个阶段#xff1a; 第一阶段#xff1a;向语言模型提出查询#xff0c;将问题分解成子问题。第二阶段#xff1a;再次向语…LEAST-TO-MOST PROMPTING ENABLES COMPLEX REASONING IN LARGE LANGUAGE MODELS 2023 ICLR
1 概述
进一步发展维链提示过程 (CoT prompting) 分为两个阶段 第一阶段向语言模型提出查询将问题分解成子问题。第二阶段再次向语言模型提出查询逐个解决这些子问题。 解决第二个子问题的答案建立在第一个子问题的答案之上。原始问题被附加在最后作为最终的子问题。 2 和CoT的对比
Least to Most prompting CoT
