knowledge-intensive chain-of-thought interleaving
【d2l】【常见函数】【16】 torch.repeat_interleave( )
参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.repeat_interleave.html 定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用
语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 ......
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
[TOC] > [Lewis P. and Perez E., et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. NIPS, 2020.](http://arxiv.org/abs/2005.11401) ......
Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models 论文学习
一、Chain-of-Thought Prompting研发背景 因为LLM，NLP的格局最近发生了革命性的变化，同时。扩大语言模型的规模已经被证明可以带来一系列好处，例如改进的性能和样本效率。然而事实证明，仅扩大模型大小依然存在一些局限性，在诸如 算术 常识 符号推理 实时数据获取 代码模拟执行 ......
大模型思维链（Chain-of-Thought）技术原理
背景 https://zhuanlan.zhihu.com/p/629087587 2021年，提示学习（prompt learning）浪潮兴起，而早在2020年，OpenAI 就在论文 Language Models are Few-Shot Learners 中提出了如何使用 prompt l ......
使用思维链（Chain-of-thoughts）提示在大型语言模型中引出推理
语言模型(LM)在NLP领域的发展速度非常快，特别是在大型语言模型(LLM)方面：当语言模型具有大量参数或权重/系数时，它们被称为“大型”。这些“大型”语言模型拥有处理和理解大量自然语言数据的能力。 LLM被用于一系列自然语言任务，如文本摘要、情感分析、主题分类、语言翻译、自动完成等。扩展LM的一些 ......