SQL函数 COT 标量数值函数，返回角度的余切值(以弧度为单位)。...COT返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果数值表达式是数据类型DOUBLE, COT返回DOUBLE; 否则，返回NUMERIC。...描述 COT接受任何非零数，并以浮点数的形式返回它的余切值。 如果传入NULL值，COT将返回NULL。 数值0(0)会导致运行时错误，生成SQLCODE -400(发生致命错误)。...COT将非数字字符串视为数值0。 COT返回一个精度为36、刻度为18的值。 COT只能用作ODBC标量函数(使用花括号语法)。 可以使用DEGREES函数将弧度转换为角度。...示例 下面的例子展示了COT的效果: SELECT {fn COT(0.52)} AS Cotangent 1.746536264145397165 SELECT {fn COT(124.1332)
大模型与CoT经典论文阅读之——Zero-shot CoT, Manual CoT, AutoCoT ChatGPT 以及 GPT4 作为纯自回归式语言模型，本不应该期待其有什么推理能力，尤其是数学推理...还有一些跟Few-shot CoT和其他CoT改进版本的对比，这里就不放了，重点是这个工作发现了一些值得思考的问题： Zero-shot CoT和Few-shot CoT在常识推理问题（CommonsenseQA...在数学推理问题上，CoT能有显著的提升，但是Zero-shot CoT和Few-shot CoT犯错误时的特点很不一样：Zero-shot方法在推出正确答案后，可能会继续“画蛇添足”，导致最终错误；另外...Few-shot方法则是在生成的推理过程中包含三元运算的时候很容易出错，例如(3+2)*4 总体上，Few-shot CoT（又可以称之为Manual-CoT）的效果还是比Zero-shot CoT更好的...三、通往自动CoT之路？
论文概述 该论文提出了一种新的框架，称为基于链式思维的实体关系分析（ERA-CoT），旨在解决涉及多个实体的复杂场景中的推理任务。...通过提取文本中的所有实体及其显式关系，并基于这些关系和隐藏信息推断隐式关系，ERA-CoT显著提高了大语言模型（LLMs）的推理能力和问题回答的准确性。...实验结果表明，ERA-CoT在各种基准测试中均优于现有的链式思维提示方法，在GPT-3.5上平均提升了5.1%的准确率。...通过这些步骤，ERA-CoT框架在处理复杂实体场景中的推理任务时展示了强大的性能和准确性提升. 3....实验 论文通过在六个广泛采用的数据集上进行实验，验证了ERA-CoT的有效性，并与四种基线方法进行了对比。结果表明，ERA-CoT在几乎所有基准测试中均表现出色，平均提升了大约5.1%的准确率。
为此，Google的研究人员提出了一种名为CoT-decoding的解码方法，「该方法能够有效提升大型语言模型在各种推理任务中的表现，并通过自发地揭示CoT推理路径，改善模型的推理能力和准确性」。...这种方法避免了手动CoT提示工程，并实现了以无监督的方式评估LLMs的推理能力。...CoT-decoding 下图展示了本文新提出的解码方法，即给定一个推理问题，LLM 通过标准贪婪解码路径生成错误答案，而Top- Token中的替代路径检查揭示了模型内部固有的 CoT 路径（例如，解码路径...，以寻找其中是否存在CoT推理路径。...「提取可靠的推理路径」：一旦发现存在CoT推理路径，CoT-decoding方法会选择这些路径作为更可靠的推理路径。这些路径通常表现出模型对最终答案的更高信心度，从而提高了模型的推理准确性和可靠性。
CoT 提示确保了逻辑和可跟踪的推理过程，这对于人类理解更具有可解释性。 CoT提示的结果引发了对不同模型上不同任务的CoT提示策略设计的探索热潮。...为了更好地指导进一步的工作，有必要对CoT的当前挑战进行分析。 本文对CoT进行了全面而系统的分析。首先，将CoT提示形式化，下图展示了CoT的通用方法，这构成了分析和讨论的基础。...CoT提示是一种利用CoT提示的策略，其工作原理为： 如上图所示，给定一个特定任务，并设计特定的CoT prompt。在可选扩展策略的帮助下，模型根据输入提示预测答案。...除了查询之外，CoT提示中还有两个特殊元素：CoT示例和文本指令。CoT示例是几个逐步推理的范例，文本指令是主动指导渐进式解决过程的文本序列。CoT提示应该至少包含其中一个元素。...通常，带有（或不带有）示例的CoT提示称为few-shot CoT（或zero-shot CoT）。下图展示了几个CoT提示示例。 示例 在Few-shot的CoT中，示例是必不可少的部分。
大语言模型的预训练6：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在 2017-2019...为了克服这一限制，Auto-CoT 建议利用 Zero-shot-CoT，通过专门提示 LLM 来生成 CoT 推理路径，从而消除了手动操作。...2.2 Zero-shot CoT 与 Few-shot CoT 不同，Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的任务演示。...此外，指令调优似乎不是获得 CoT 能力的关键原因，因为经验表明，对非 CoT 数据的指令调优并不能提高保持的 CoT 基准的性能。...Few-shot CoT是ICL的一种特殊情况。 Zero-shot CoT在prompt中不包括人工标注的任务演示。 CoT使大语言模型更具可解释性，更加可信。
CloudOrc/SolidUI 社区官网: https://website.solidui.top 官网项目地址：https://github.com/CloudOrc/SolidUI-Website 链式思考(CoT...) 链式思考(CoT)提示是一种强大的提示技术,可以帮助语言模型进行复杂的推理。...https://arxiv.org/abs/2201.11903 工作原理 CoT提示的工作原理是，在提示中添加语言模型需要遵循的显式推理链。...与传统的少样本学习相比，CoT提示可以以更少的示例完成学习。有时仅需一个示例搭配CoT提示，语言模型就能完成复杂的推理任务。这是因为提示本身已经提供了足够的上下文和指导，让语言模型明确应该如何思考。...CoT提示的一个变种是零样本CoT提示。它会在原始提示中添加“让我们逐步思考”的指示，引导语言模型自发地进行逐步推理。
如何为GPT-4编写有效Prompt Prompt工程相关文档 思维链 (Chain of Thought, CoT) 思维链 (Chain of Thought，简称CoT) 是一种提示方法...适用于多种场景：CoT适用于需要逻辑推理的场景，如教育、技术问题解决等。 结论 思维链（CoT）是一种有效的方法，可以提升AI模型在处理复杂问题时的能力和透明度。...一致性思维链 (Self-Consistency CoT) 一致性思维链 (Self-Consistency Chain of Thought, 简称Self-Consistency CoT) 是一种提升...适用于不确定性较高的问题 对于那些可能有多个正确答案或需要深入理解的问题，一致性CoT特别有效。...零样本思维链 (Zero-Shot CoT) 零样本思维链（Zero-Shot Chain of Thought, 简称Zero-Shot CoT）是一种在没有先前示例的情况下，直接引导AI模型通过推理逐步解决问题的方法
由于使用权值段树可以寻求区间k大，然后应用到持久段树思想，间隔可以做减法。详见代码。
题目描述 给定一个n个节点的树，每个节点表示一个整数，问u到v的路径上有多少个不同的整数。 输入格式 第一行有两个整数n和m（n＝40000，m＝100000）...
Cosplay Token（COT）Cosplay Token不仅是为了Cosplayer及其相关事业，更是为Cosplay粉丝所开发的虚拟货币。 ?...Cure WorldCosplay官网：https://worldcosplay.net/ Cure WorldCosplay官网中文版：https://cot.curecos.com/cn/ 白皮书地址...：https://cot.curecos.com/cn/docs/COT-Whitepaper_CN.pdf 五百万Cosplay代币空投： 进入AirDrop宣传页面https://airdrops.cure.mo.works
要进行因果分析，需要把思维链中的不同元素拆解开来，然后通过控制变量实验，来研究不同元素对COT效果的影响。以下两篇论文的核心差异就在于: COT的变量拆解，以及控制变量的实验方式。...实验 论文针对以上3个元素分别进行了实验，通过改变COT few-shot prompt中特定元素的取值，来分析该元素对COT效果的贡献 观点1.Symbol的形式和取值本身对COT影响不大 这里论文用了两种控制变量的方式...所以我们直接跳到实验结论吧 只有pattern的COT效果很差，和直接推理差不多，说明只有patten肯定是不够的，这和上一篇博客提到COT小王子尝试过的只有数学公式的COT效果不好的结论是一致的。...剔除pattern的COT效果受到影响，因此pattern对COT有显著影响，但很显然还有别的因素 图片 观点3....图片 效果上，随机实体替换对所有任务的COT效果影响非常大, 所以在推理阶段使用Question中的核心实体很重要。其次推理和question在语法上的不一致会影响COT在部分任务上的表现。
因此这篇论文考虑在COT的基础上加上了RAG，即 RAT，通过利用检索到的外部信息为大模型提供推理依据。...论文核心 RAT 的核心是将 RAG 用于修正由 CoT 提示生成的每一个思维步骤中，通过查找不同参考文档来不断修正每一个思维步骤，确保推理的每一步都有准确且可靠的信息支持。...论文采用的baseline：为了公平比较，实验包括了一系列基线方法，如直接生成（DIRECT）、CoT提示方法、RAG方法（单次和多次检索配置） 模型和设置：实验测试了不同规模的LLM，包括GPT-3.5...论文总结 这篇文章提出的RAT结合了RAG和CTO思想，使用RAG检索的文档动态优化COT中的每一个步骤，确保每一个推理步骤都是有依据的，避免大模型的幻觉。...实验结果表明，RAT在这些任务上相比传统的CoT提示和RAG方法都有显著的性能提升。
从实验结果来看，在调用Zero-Shot-CoT时，Retrieval-Q-CoT在算术数据集MultiArith上的表现不如Random-Q-CoT，而在带有注释推理链的GSM8K和AQuA两个数据集上...，Retrieval-Q-CoT甚至优于Manual-CoT。...结果表明，Retrieval-Q-CoT的较差性能是由Zero-Shot-CoT的错误推理链引起的。...在Zero-Shot-CoT失败的问题Q中，将那些即使有了额外演示后Retrieval-Q-CoT或Random-Q-CoT仍然失败的问题称为未解决的问题。...Retrieval-Q-CoT的未解决率为46.9%，远高于Random-Q-CoT的25.8%。这表明当为测试问题采样了相似的问题时，Retrieval-Q-CoT受到相似性误导的负面影响更大。
Slow Thinking"Consider DeepSeek R1: users can activate "deepthink" mode to enable Chain-of-Thought (CoT...2) Then we can... 3) Finally, we get 42"While R1's response appears to demonstrate "slow thinking" (CoT...R1's CoT+answer creates an illusion of slow thinking, but the generative nature remains fundamentally...For example, R1 with CoT enabled might need several times more computation time than its base model V3...of responding with slow thinking, changing the generation mode to query+CoT+answer.
当然了，Coconut要搭配相应的训练，才能展现自己的性能： 这效果还是很强的，分数和CoT打平的同时，token数少了好几倍。...作者利用语言CoT数据来监督持续思考，实施多阶段训练。 如图2所示，初始阶段，模型在常规CoT实例上进行训练。...后续阶段（第k阶段），CoT中的前k个推理步骤被k × c个连续思维所取代，（c为超参数，控制取代单个语言推理步骤的潜在思维的数量）。...实验考虑以下基线： 1）CoT：使用完整的推理链来训练语言模型，并进行监督微调，推理过程中，模型先生成推理过程再输出回答。 2）No-CoT：LLM直接生成答案。...图6显示了一个案例研究，其中CoT产生幻觉（一个不存在的边）导致了错误的目标，但Coconut（k=2）成功解决了这个问题。
机器之心报道 机器之心编辑部 Meta-CoT 通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。...Rafailov 所说的 Meta-CoT，是一种新颖的框架，它通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。...Meta-CoT 通过显式建模这种潜在的「思考」过程，扩展了 CoT 方法。本文认为，这种建模对于解决需要高级推理能力的问题至关重要。...请注意，这个参数是先前的 CoT 参数的 meta-generalization，因此作者将过程 q→z_1 → . . . → z_K 称为 Meta-CoT。 传统 CoT 有什么问题？...）Meta-CoT 数据。
下图展示了Auto-CoT和CoT-ER之间的差异。...尽管CoT提示方法在许多NLP任务中取得了很好的结果，但它仍然缺乏对RE的相关探索。因此，本文提出了一种新的CoT提示法CoT-ER来填补这一空白。...CoT-ER生成：为数据集中的每个关系类注释了一个CoT-ER推理示例作为种子示例。...消融CoT-ER 合并实体信息是否对CoT-ER有显著好处？本文进行了消融实验，以证明三步推理过程的必要性。...CoT-ER稳定性实验 本文对提出的CoT-ER进行了两项稳定性实验。
在 CV 领域，研究者一直把李飞飞等人创建的 ImageNet 奉为模型在下游视觉任务中能力的试金石。
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