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Kojima et al.
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思维链提示现已内置于大型语言模型中，减少了对明确指令的需求
思维链（Chain of Thought, CoT）提示，即指示模型“一步一步思考”，通过允许中间步骤被分词，在复杂的推理任务中非常有效。然而，OpenAI等实验室的新模型已将这种推理能力内部集成，使得明确的CoT提示变得冗余甚至有害。Sprague等人的一项元分析等研究表明，CoT的好处在数学和符号推理中最为明显，因为中间状态至关重要，而在分类或提取等任务中则不那么明显。生成冗长的CoT解释的成本可能很高，因为输出令牌成本高昂且会增…
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LLM研究探讨参数重要性、提示复杂性和任务依赖鲁棒性
近期研究探讨了大语言模型（LLM）及其参数的复杂性。一项研究表明，“超级权重”（Super Weights）在完整时对模型性能至关重要，但在单独训练时却会产生负面影响，这表明参数重要性并不等同于单独训练能力。另一篇论文引入了“提示复杂性”（prompting complexity）作为从LLM获得特定输出所需的最短提示的度量标准，并提出它作为Kolmogorov复杂性的LM相对类比。此外，研究表明提示鲁棒性因任务而异，主观问题比客观问…