大模型笔记：最少到最多提示过程 (Least to Most prompting, LtM)
- 开发
- 44
-
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：
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/136548500
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。
本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1767144442298503168.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
