ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Self-Harmonized Chain of Thought: Самосогласованная Цепочка Рассуждений

самосогласованная цепочка мысли

цепочка рассуждений

CoT

Chain of Thought

метод ECHO

гармонизация рассуждений

искусственный интеллект

ИИ

AI

как работает ИИ

большие языковые модели

LLM

машинное обучение

нейросети

логика ИИ

мышление ИИ

Zero-shot CoT

Few-shot CoT

Auto-CoT

как заставить ИИ решать новые задачи

повышение производительности ИИ

надежность искусственного интеллекта

последовательные рассуждения

автоматизация мышления

новые технологии ИИ

промптинг

Автор: Systems-analysis

Загружено: 2025-10-06

Просмотров: 4

Описание: Обзор статьи Self-Harmonized Chain of Thought.

Суть метода заключается в следующем:

Метод, предложенный авторами Ziqi Jin и Wei Lu, называется ECHO (сокращение от Self-Harmonized Chain of Thought).

1. Контекст и проблема: ECHO — это новый метод, разработанный для решения проблем, присущих существующим подходам на основе подсказок «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT). Хотя метод CoT демонстрирует способность больших языковых моделей (БЯМ) выполнять сложные рассуждения через промежуточные шаги, он имеет недостатки. Например, Zero-shot-CoT может приводить к ошибкам в рассуждениях, а Few-shot-CoT требует ручных, трудоемких демонстраций. Auto-CoT, пытаясь автоматически генерировать разнообразные демонстрации, сталкивается с проблемой того, что это разнообразие может привести к непоследовательным моделям рассуждений.
2. Основная цель и механизм ECHO: ECHO направлен на устранение этих ограничений путем унификации разнообразных путей решения в последовательную и эффективную модель рассуждений. Метод использует итеративный процесс для уточнения и гармонизации автоматически сгенерированных демонстраций.
3. Результаты: Всесторонние эксперименты в задачах арифметического, основанного на здравом смысле и символического рассуждения показывают, что ECHO превосходит Auto-CoT в среднем на 2,8%. Эти данные указывают на то, что ECHO представляет собой значительный шаг к более надежному и обобщаемому автоматизированному рассуждению в больших языковых моделях.

00:00 — Введение в самосогласованную цепочку мысли.
00:37 — Что такое цепочка рассуждений (CoT)?
01:00 — Ограничения существующих методов ИИ.
01:15 — Сравнение подходов: Zero-shot, Few-shot и Auto-CoT.
02:02 — Новый метод ECHO: Объединение путей рассуждений.
02:40 — Трехэтапный процесс работы ECHO.
03:17 — Тестирование метода на сложных задачах.
04:02 — Важность гармонизации для создания надежного ИИ.

Плейлист большие языковые модели:    • Большие языковые модели (Large language mo...  

Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru

Self-Harmonized Chain of Thought
Ziqi Jin, Wei Lu
https://arxiv.org/abs/2409.04057

#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #ЦепочкаМысли #CoT #ECHO #МашинноеОбучение #Нейросети #Технологии #GoogleAI #РассужденияИИ #АвтоматизацияМышления #БольшиеЯзыковыеМодели #LLM #НовыеТехнологии

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Self-Harmonized Chain of Thought: Самосогласованная Цепочка Рассуждений

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]