论文 | Teaching Algorithmic Reasoning via In-context Learning

        这篇论文《通过上下文学习教授算法推理》探讨了如何通过上下文学习(In-context Learning, ICL)有效训练大型语言模型(LLMs)以进行算法推理。以下是从多个角度对这项工作的详细解读:

1. 问题陈述与研究动机

  • 算法推理的挑战:尽管LLMs在自然语言处理方面取得了显著进步,但在涉及逐步逻辑过程的算法推理任务(如算术运算和符号推理)方面仍然表现不佳。论文指出,算法技能的分布外泛化(out-of-distribution generalization)仍是一个难以克服的问题。
  • 学习算法的重要性:算法由于其输入独立性和非歧义性,能够帮助模型克服泛化问题。这项研究强调,系统性泛化对LLMs至关重要,尤其是在超出记忆化任务的场景下。

2. 提出的框架

        作者提出了一种称为**算法提示(Algorithmic Prompting)**的新框架,该框架通过提供详细的、逐步的算法描述,显著提高了模型的系统推理能力。该方法旨在通过明确指导模型完成解决问题所需的逻辑步骤,从而改善推理表现。

  • 四个学习阶段
    • 将算法作为技能教授:模型学习逐步执行算法。
    • 技能积累:训练模型同时学习多个技能。
    • 技能组合:将简单技能结合起来解决复杂问题。
    • 将技能作为工具使用:在更广泛的推理情境中应用这些算法技能。

3. 主要方法

  • 提示技术的比较:论文比较了算法提示与少样本学习、链式推理和草稿本方法,认为现有技术缺乏执行算法推理所需的特异性。
  • 减少歧义:研究表明,通过消除提示中的歧义(例如在加法中明确进位规则)可以显著提高模型性能。

4. 实验与结果

  • 算术与定量推理任务:论文在加法、减法和乘法等算术任务上进行了评估,结果表明,算法提示相较于其他基线显著降低了错误率(如对长序列奇偶性任务的错误率减少了10倍)。
  • 技能积累与组合:通过结合加法和减法的提示训练,模型展示出根据问题类型选择正确算法的能力,并且性能未受到负面影响。研究表明,相似的算法任务之间存在正向迁移效应。
  • 工具使用与对话式方法:作者探讨了在更广泛的上下文中使用已学算法的工具功能,并提出一种对话策略,模型在不同任务中调用彼此,以克服上下文长度的限制。

5. 重要贡献

  • 引入算法提示:提出了一种新的提示策略,显著提高了在算术任务中的系统性泛化。
  • 明确指令的影响:证明了清晰、详细的指令可以引导模型采用更准确的推理模式。
  • 干扰现象的识别:揭示了不同类型推理(算法与非正式推理)之间的干扰现象,影响模型表现。

6. 批判性分析与发现

  • 性能提升:在需要推理到更长序列的任务上,算法提示明显优于少样本和链式推理方法。
  • 详细示例的重要性:研究发现,模型的表现对提供的示例的错误非常敏感,强调了提示的精确性。
  • 技能转移与组合性:研究表明,学习简单算法可以为解决更复杂的问题奠定基础。

7. 局限性与未来方向

  • 上下文长度限制:论文指出,当前模型的上下文长度限制影响了算法提示的可扩展性,未来研究可以专注于通过外部记忆或递归机制来扩展能力。
  • 减少干扰:研究建议开发机制以减少不同推理类型之间的干扰,从而进一步提高模型性能。

8. 结论

        研究得出结论,通过上下文学习提供明确和详细的算法描述,可以显著提升模型在算术和算法任务上的表现。这种方法为进一步理解LLMs如何在各种推理问题中实现泛化奠定了基础,推动更强大AI系统的发展。

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/910554.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Json 类型与多值索引 — OceanBase 4.3.2 AP 功能体验

本文来自 2024年OceanBase技术征文大赛——“让技术被看见 | OceanBase 布道师计划”的用户征文。也欢迎更多的技术爱好者参与征文,赢取万元大奖。和我们一起,用文字让代码跳动起来! 参与2024年OceanBase技术征文大赛>> MySQL在5.7.8…

FPAGA学习~问题记录

1.Error: concurrent assignmentto a non-netstart is not permitted(错误:不允许并发分配到非网络‘start’) 原因:wire 或reg 类型不匹配引起的,assign与wrie搭配使用,而reg一般在always、initial语句块中…

微服务系列四:热更新措施与配置共享

目录 前言 一、基于Nacos的管理中心整体方案 二、配置共享动态维护 2.1 分析哪些配置可拆,需要动态提供哪些参数 2.2 在nacos 分别创建共享配置 创建jdbc相关配置文件 创建日志相关配置文件 创建接口文档配置文件 2.3 拉取本地合并配置文件 2.3.1 拉取出现…

003-Kotlin界面开发之声明式编程范式

概念本源 在界面程序开发中,有两个非常典型的编程范式:命令式编程和声明式编程。命令式编程是指通过编写一系列命令来描述程序的运行逻辑,而声明式编程则是通过编写一系列声明来描述程序的状态。在命令式编程中,程序员需要关心程…

Python作业记录

复制过来的代码的换行有问题,但是也不是什么大问题。 后续我会进行补充和修改。 请将如下英文短句根据单词切分成列表: The continent of Antarctica is rising. It is due to a geological phenomenon called post-glacial uplift 并在切分好的列表…

pdmaner连接sqlexpress

别以为sqlserver默认的端口总是1433 案例 有台sqlserver2008 express服务器,刚安装,支持混合模式登录,其它什么配置也没改。 先看用ADO连接 这说明: 案例中sqlserver端口不是1433 !!!ADO连接…

轻型民用无人驾驶航空器安全操控------理论考试多旋翼部分笔记

官网:民用无人驾驶航空器综合管理平台 (caac.gov.cn) 说明:一是法规部分;二是多旋翼部分 本笔记全部来源于轻型民用无人驾驶航空器安全操控视频讲解平台 目录 官网:民用无人驾驶航空器综合管理平台 (caac.gov.cn) 一、轻型民用无人…

二叉树相关习题

题目:100. 相同的树 - 力扣(LeetCode) 给你两棵二叉树的根节点 p 和 q ,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。 示例 1: …

阅读笔记记录

论文作者将对话建模成一个seq2seq的映射问题,该seq2seq框架以对话历史数据(通过belief tracker建模)和数据库查询结果(通过Database Operator得到结果)作为支撑。 Abstract 教会机器完成与人自然交流的任务是充满挑战…

测试分层:减少对全链路回归依赖的探索!

引言:测试分层与全链路回归的挑战 在软件开发和测试过程中,全链路回归测试往往是一个复杂且耗费资源的环节,尤其在系统庞大且模块众多的场景下,全链路测试的集成难度显著提高。而“测试分层”作为一种结构化的测试方法&#xff0…

融合虚拟化与容器技术,打造灵活又安全的AI算力服务

随着人工智能技术的不断进步,AI企业在迅速推进大模型业务时,往往会倾向于采用容器化的轻量部署方案。相较于传统的虚拟机部署,容器化在快速部署、资源利用、环境一致性和自动化编排等方面具备显著优势。 然而,容器技术所固有的隔…

协程3 --- golang的协程调度

文章目录 单进程时代多进程/线程时代协程时代内核级线程模型(1:1)用户级线程模型(N:1)两级线程模型CMP(M:N)GM模型 GMP模型 单进程时代 描述:每一个程序就是一…

微服务透传日志traceId

问题 在微服务架构中,一次业务执行完可能需要跨多个服务,这个时候,我们想看到业务完整的日志信息,就要从各个服务中获取,即便是使用了ELK把日志收集到一起,但如果不做处理,也是无法完整把一次业…

【原创】java+ssm+mysql收纳培训网系统设计与实现

个人主页:程序猿小小杨 个人简介:从事开发多年,Java、Php、Python、前端开发均有涉猎 博客内容:Java项目实战、项目演示、技术分享 文末有作者名片,希望和大家一起共同进步,你只管努力,剩下的交…

apache poi 实现下拉框联动校验

apache poi 提供了 DataValidation​ 接口 让我们可以轻松实现 Excel 下拉框数据局校验。但是下拉框联动校验是无法直接通过 DataValidation ​实现,所以我们可以通过其他方式间接实现。 ‍ 步骤如下: 创建一个隐藏 sheet private static void create…

Linux权限概念 | 权限修改

文章目录 1.Linux的权限概念2.Linux权限管理3.文件访问权限的相关设置方法 1.Linux的权限概念 Linux下有两种用户:超级用户(root)和普通用户。对应root用户而言:可以在Linux系统下做任何事情,不受限制。而普通用户&am…

题目练习之二叉树那些事儿(续集)

♥♥♥~~~~~~欢迎光临知星小度博客空间~~~~~~♥♥♥ ♥♥♥零星地变得优秀~也能拼凑出星河~♥♥♥ ♥♥♥我们一起努力成为更好的自己~♥♥♥ ♥♥♥如果这一篇博客对你有帮助~别忘了点赞分享哦~♥♥♥ ♥♥♥如果有什么问题可以评论区留言或者私信我哦~♥♥♥ 这一篇博客我们继…

删除MacOS下PowerPoint烦人的加载项

起因 最近要写论文,需要插入很多公式,利用自带的吧,太过繁琐,每次插入都需要点击插入-公式-符号,然后头脑发热想用下本科写论文时用过的MathType,结果这货现在要收费了,新版本只能适用30天&…

清华双臂机器人扩散大模型RDT:先预训练后微调,支持语言、图像、动作多种输入(1B参数)

前言 通过上文介绍的GR2,我们看到了视频生成模型在机器人训练中的应用 无独有偶,和GR2差不多一个时期出来的清华RDT,其模型架构便基于视频生成架构DiT改造而成(当然,该清华团队其实也在DiT之前推出了U-ViT,具体下文会…