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网站运行平台包括,室内设计方案,低价网站备案,个人介绍网站怎么做本文是LLM系列的文章#xff0c;针对《Reasoning with Language Model Prompting: A Survey》的翻译。 语言模型提示推理#xff1a;综述 摘要1 引言2 前言3 方法分类4 比较和讨论5 基准与资源6 未来方向7 结论与视角 摘要 推理作为解决复杂问题的基本能力#xff0c;可以…本文是LLM系列的文章针对《Reasoning with Language Model Prompting: A Survey》的翻译。 语言模型提示推理综述 摘要1 引言2 前言3 方法分类4 比较和讨论5 基准与资源6 未来方向7 结论与视角 摘要 推理作为解决复杂问题的基本能力可以为各种现实应用提供后端支持如医疗诊断、协商等。本文对语言模型提示推理的前沿研究进行了综述。我们以比较和总结的方式介绍研究工作并提供系统的资源帮助初学者。我们还讨论了这种推理能力出现的潜在原因并强调了未来的研究方向。 1 引言 2 前言 3 方法分类 4 比较和讨论 5 基准与资源 6 未来方向 7 结论与视角 本文对基于语言模型提示的推理进行了综述包括全面的比较和几个研究方向。在未来我们设想在NLP和其他领域的方法之间有一个更有效的协同作用并希望复杂和高效的LM提示模型将越来越多地有助于提高推理性能。
http://wiki.neutronadmin.com/news/284039/

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