Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
GitHub上有个仓库做了整理。
https://github.com/Timothyxxx/Chain-of-ThoughtsPapers至于为什么这么做，可以这么简单理解，假如你直接让他写首歌，他只会给你一首歌，如果你提示他是一个音乐家，就相当于这个歌有了过程，就变成，音乐家写的歌。从复杂角度，这种提示为模型在高纬空间提供了一个方向。回到chatgpt，你增加这个，模型会生成更加符合音乐家写的歌，而不是一般普罗大众写的歌，所以看起来效果更好。
是的，如果简单理解就是依据前面的词给出下一个词的概率，依据目前已知的开源的模型，我预估Chatgpt的词表，也就是一共多少词，应当是大于10万的。模型会给出这些词是下一个文本的概率，然后人为对生成的词进行选择，加入原文，再进行生成，直到结束。这种是否是一个跨时代的发现，只能是仁者见仁 智者见智了
【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 论文的关键字是哪个？我找找看。不过我是外行，估计看不太懂这种论文。
: 之所以需要文本提示，就是前面说的，实际上这
:......
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