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结构化思维提示增强大语言模型推理能力综述
目录
1.内容综述................................................2
1.1研究背景.............................................2
1.2研究目的.............................................3
1.3研究意义.............................................4
2.结构化思维概述..........................................4
2.1定义与特点...........................................5
2.2重要性及应用领域.....................................5
3.大语言模型概述..........................................6
3.1定义与发展历程.......................................7
3.2模型架构与训练方法...................................8
4.结构化思维在大型语言模型中的应用........................9
4.1数据预处理..........................................10
4.1.1语料库清洗与去重................................11
4.1.2文本分词与编码..................................12
4.2模型结构设计........................................14
4.2.1序列到序列模型..................................16
4.2.2注意力机制与Transformer.........................17
4.3任务设计与优化......................................18
4.3.1问答系统........................................19
4.3.2文本生成与摘要..................................19
5.增强大语言模型推理能力的方法综述.......................20
5.1自适应训练方法......................................21
5.1.1自适应学习率调整策略............................22
5.1.2自适应权重更新策略..............................23
5.2可解释性增强方法....................................24
5.2.1LIME介绍及应用..................................25
5.2.2SHAP介绍及应用..................................26
5.3资源高效利用方法....................................28
5.3.1模型压缩技术....................................29
5.3.2分布式训练技术..................................31
6.未来研究方向与展望.....................................32
6.1可扩展性问题研究....................................33
6.2泛化能力提升研究....................................34
6.3对其他AI领域的影响研究..............................34
1.内容综述
本文详细讨论了几种常见的结构化思维提示方法，包括基于规则的方法、基于模板的方法和基于知识图谱的方法等。这些方法各有优缺点，需要根据具体应用场景进行选择和优化。
本文分析了结构化思维提示对大型语言模型推理能力的影响，通过实验验证，我们发现使用结构化思维提示可以显著提高大型语言模型的推理
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