Вопросы к Поиску с Алисой
Как работает «chain-of-thought reasoning» в современных генеративных моделях?
Chain-of-Thought (CoT) reasoning позволяет генеративным моделям решать сложные задачи, разбивая их на последовательные логические шаги. www.foundingminds.com yourgpt.ai Этот подход имитирует решение проблем человеком. www.foundingminds.com
Процесс работы CoT включает несколько этапов: www.foundingminds.com
- Пошаговое подталкивание. www.foundingminds.com Модель обрабатывают каждую часть проблемы индивидуально, а не сразу приходит к выводу. www.foundingminds.com
- Генерация промежуточных шагов. www.foundingminds.com Искусственный интеллект разбивает задачи на более мелкие логические шаги, например, выявляет ключевые точки данных или выполняет поэтапные вычисления. www.foundingminds.com
- Поддержание связности. www.foundingminds.com Каждый шаг строится на предыдущем, что обеспечивает последовательную и логическую цепочку рассуждений. www.foundingminds.com
- Настройка с примерами. www.foundingminds.com Модель обучают на примерах, которые включают многошаговые рассуждения, что улучшает её способность повторять такие процессы в новых задачах. www.foundingminds.com
Пример работы CoT: модель, которой поручено решить сложное алгебраическое уравнение, разбивает задачу на части, решает для отдельных переменных, а затем объединяет эти шаги, чтобы прийти к окончательному решению. www.foundingminds.com
Такой подход повышает качество работы моделей на сложных задачах. habr.com
