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生成关于“人工智能导论”的思维导图

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以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容:

与思维导图相关的 AI 工具

  1. GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。
  2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。
  3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。
  4. Xmind Copilot:基于 GPT 的助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。
  5. TreeMind:“AI 人工智能”工具,输入需求可自动生成思维导图。
  6. EdrawMind:提供 AI 工具,包括头脑风暴功能,提升生产力。

总的来说,这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率,为知识工作者带来便利。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:与思维导图相关的 AI 工具有哪些

[title]问:与思维导图相关的AI工具有哪些以下是一些与思维导图相关的AI工具:1.GitMind:一款免费的跨平台AI思维导图软件,可以通过AI自动生成思维导图。支持提问、回答、自动生成等多种模式。2.ProcessOn:国内思维导图+AIGC的工具,可以利用AI生成思维导图。3.AmyMind:一个轻量级的在线AI思维导图工具,无需注册登录即可使用,支持自动生成节点。4.Xmind Copilot:Xmind推出的基于GPT的AI思维导图助手,可以一键拓展思路,生成文章大纲。5.TreeMind:一款"AI人工智能"思维导图工具,可以输入需求由AI自动完成思维导图生成。6.EdrawMind:提供了一系列AI工具,包括AI驱动的头脑风暴功能,帮助用户提升生产力。总的来说,这些AI思维导图工具都能够通过AI技术自动生成思维导图,大大提高了思维导图的制作效率,为知识工作者带来便利。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

kimi:一些prompt技巧

这里的Kimi可不是王者荣耀背后的天美,而是月之暗面公司推出的、类似ChatGPT的大模型聊天机器人。kimi.moonshot.cn/它的特点就是支持超长的上下文,能输入长达20w字:真的假的?试一试就知道了:厉害🐂🍺!一口气吞下整本书!看了一下这本书的出版信息,字数为“300千字”,超过20w了![heading3]Kimi -梳理整本书[content]那么,就让Kimi来梳理全书,帮我快速复习一下:基本上跟目录一一对照(它将第8章的内容拆成了两部分,把“深度学习的应用案例”单列一章,合理)。这样的梳理还不够细致,能更细一点吗?整个脉络一下子就清清楚楚了。再细一点:能生成思维导图吗?现在还不行:借助MarkMap,就能得到这本书内容的思维导图,漂亮:[heading3]Kimi -知识点讲解[content]上面是让Kimi给我梳理和复习,是大纲概览性质的,方便“观其大略”。如果要深入某个具体的章节或者知识点,可以让Kimi展开讲讲。比如“神经网络”的核心概念:进一步让它给出例子和代码:可以随便与Kimi在某个主题上对话,从而获得深入的理解。[heading3]Kimi -给我出套题[content]当然,要获得对知识点掌握程度的了解,最直接的方式就是“做卷子”,这是我们从小到大学校教育根深蒂固植入脑海的。那么,就让Kimi出题吧:Kimi真是一个耿直boy,直接把题的答案一起给出来了。还是一道题一道题来吧:可以随时让它告诉你得分情况:或者随时终止测试:

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

[title]沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?[heading2]科学作为叙事So can AI help us automatically create such explanations?To do so it must in a sense have a model for what we humans understand—and how we express this understanding in words,etc.It doesn’t do much good to say “here are 100 computational steps that produce this result”.To get a “human-level explanation” we need to break this down into pieces that humans can assimilate.那么人工智能可以帮助我们自动创建这样的解释吗?要做到这一点,它在某种意义上必须有一个我们人类理解的模型,以及我们如何用语言表达这种理解等。说“这是产生这个结果的100个计算步骤”并没有多大用处。为了获得“人类水平的解释”,我们需要将其分解为人类可以吸收的部分。As an example,consider a mathematical proof,generated by automated theorem proving:作为一个例子,考虑一个由自动定理证明生成的数学证明:

其他人在问
根据文档内容,自动生成思维导图
以下是关于根据文档内容自动生成思维导图的相关信息: 一、GPTs 与 Gapier 实战中的文章转思维导图小助手案例 (一)主要功能 根据文章内容或者在线文档的路径,自动生成文章要点的思维导图。 (二)生成思维导图的 Action API 来源 来自于 Gapier。但获取在线文档的文本信息,需要配置 Webpilot 来获取更完整的文本。 (三)不利于 GPT4 自带搜索的原因 GPT4 自动的搜索功能获取的内容不够完整,而拥有 Webpilot 的加持,可以获取路径中更加完整的文本内容进行后续功能的处理。 (四)配置 Webpilot 1. 去除默认的 WebBrowsing 在新建的 GPT 时,把 Web Browsing 默认勾选去除掉,因为它们的作用都是让 GPT 可以访问网络上的内容,不去除可能存在冲突。 2. 导入配置信息 输入,并点击 Import。 3. 配置隐私策略地址 输入。 二、与思维导图相关的 AI 工具 1. GitMind:免费跨平台,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出,基于 GPT,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,可输入需求由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。 三、GPTs 与思维导图 在过去,ChatGPT 无法生成思维导图,面对复杂代码或长篇文章,利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换较繁琐。现在有了 GPTs,可以利用 Actions 调取第三方平台提供的 API,直接获取内容对应的思维导图。介绍了 GPT 如何结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化,包含两个具体案例:如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图;如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。
2024-10-11
能设计思维导图的AI工具
以下是一些可以设计思维导图的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 另外,以下工具可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等: 1. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本可自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 请注意,虽然这些工具可辅助创建架构视图,但并非都基于 AI。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否需要支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 使用 AI 绘制示意图的步骤如下: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如需团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-09-18
如何让chatgpt直接生成思维导图
目前让 ChatGPT 直接生成思维导图可以通过以下方式: 利用 GPTs 结合第三方平台如 Gapier 提供的 API 来实现。例如,在某些场景中包含两个具体案例,即如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图,以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。但在过去,ChatGPT 本身无法直接生成思维导图,当遇到复杂代码或长篇文章需要思维导图快速预览整体逻辑或结构时,只能利用 AI 进行提炼后,再找到一款思维导图软件来转换,较为繁琐。
2024-09-18
自动生成思维导图
以下是一些与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图与 AIGC 结合的工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,还有以下相关案例和使用指南: 在“熊猫 Jay:GPTs 从入门、进阶、实践到防护的万字教程”中,有案例提到根据文章内容或在线文档路径,自动生成文章要点的思维导图。生成思维导图的 Action API 来自 Gapier,获取在线文档文本信息需配置 Webpilot 以获取更完整文本,因为 GPT4 自带搜索功能获取内容不够完整。 在“熊猫 Jay:超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,收获培训奖励 1000”中,ProcessOn 工具可输入主题,点击“AI 帮我创作”来新增思维导图。
2024-09-11
有把PDF导入后自动生成思维导图的软件吗,有没有类似的AI工具
以下是一些可以将 PDF 导入后自动生成思维导图的 AI 工具: 1. GitMind:免费跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。 这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。在选择工具时,需考虑具体需求,如是否支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-09-01
一款可以阅读书籍并可以将书中内容药店归纳总结形成思维导图或者PPT的AI工具
脑图专家是一款 AI 驱动的工具,它能够处理和理解网页上的密集信息,尤其适合为大量文字信息需求者提供简便的总结。其特点如下: 能够对网页内容进行深入分析,总结关键信息,并以结构化的脑图形式展现,有效揭示知识的深层逻辑和联系,有助于加快理解过程,增强记忆和学习效率。 将复杂内容转换为直观的视觉图表,提供全新的信息消化和整合方式,让学习和研究更高效有趣。 使用方法非常简单,只要打开脑图专家对话框,输入想让它解析的文章网页网址,脑图专家 AI 助理就可以接收到 url,并根据 url 获取页面内容归纳总结。短暂等待后,一张结构清晰的脑图就会呈现在对话框中,点开即可查看 AI 助理为您提炼的文章信息思路。不管多复杂的文章,看一眼就能帮您总结成逻辑脑图。
2024-08-25
人工智能导论
以下是关于人工智能导论的相关内容: 微软提供了 AI 初学者入门课程,其中包括人工智能导论。在这门课程中,您将学到: 实现人工智能的不同方法,如使用知识表示和推理的符号人工智能,它属于“有效的老式人工智能”(GOFAI)。 神经网络和深度学习,会使用 TensorFlow 和 PyTorch 两个流行框架中的代码来说明重要概念。 处理图像和文本的神经架构,但在前沿信息上可能有所欠缺。 不太流行的人工智能方法,如遗传算法和多智能体系统。 课程还包含了人工智能简介和历史的课前测试,指出人工智能研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长的事。最初计算机遵循明确的程序运算,而像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 课程列表中编号为 I 的课程即为人工智能导论,其相关讲义可通过获取。
2024-09-29
《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习
您可以在以下网址学习李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》课程:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录如下: 第 0 講:課程說明(2024 年 2 月 24 日) 第 1 講:生成式 AI 是什麼?(2024 年 2 月 24 日) 第 2 講:今日的生成式人工智慧厲害在哪裡?從「工具」變為「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 第 3 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊(2024 年 3 月 3 日) 第 4 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具(2024 年 3 月 10 日) 待更新…… 该课程的附录内容包括: 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲,每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程,掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅
2024-09-03
生成式AI导论
以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容: 课程介绍: 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 学习目标: 通过本课程,掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解其发展现状和未来趋势。 学习内容: 1. 什么是生成式 AI:包括定义和分类,与判别式 AI 的区别,应用领域。 2. 生成式模型:基本结构和训练方法,评估指标,常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话:基本概念和应用场景,系统架构和关键技术,基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:发展历程和关键技术,优缺点,在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:面临的挑战和解决方法,未来发展趋势和研究方向。 第 1 讲:生成式 AI 是什么 1. 定义:机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系:涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解,如 ChatGPT 是文字接龙,语言模型将复杂问题变成分类问题,生成策略采用回归等。 学习资源: 教材为《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。
2024-09-03
人工智能导论
人工智能(AI)是一个广泛且深入的领域,涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科。对于初学者来说,了解 AI 的基本概念和原理是非常重要的。以下是一篇关于人工智能导论的文章: 人工智能导论 人工智能(AI)是一种机器基于人类设定的目标,利用机器和人类输入,进行预测、推荐或决策,从而影响真实或虚拟环境的系统。AI 系统使用模型推断来制定信息或行动方案。 AI 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是 AI 的一个重要分支,它使用算法为机器“学习”如何预测未知数据。深度学习是机器学习的一个子集,主要采用多层神经网络进行学习。自然语言处理则是 AI 的另一个重要分支,它使计算机能够理解和处理人类语言。 学习 AI 需要掌握一定的数学和编程基础,如线性代数、概率论、Python 等。对于初学者来说,可以从在线课程和书籍开始学习,逐步掌握 AI 的基本概念和技能。同时,参加 AI 社区和会议,与其他 AI 爱好者交流和分享经验,也是提高自己 AI 水平的有效途径。 总的来说,AI 是一个充满挑战和机遇的领域,对于初学者来说,需要保持学习的热情和耐心,不断探索和实践,才能在 AI 领域取得成功。
2024-05-26
人工智能与教师培训
以下是关于人工智能与教师培训的相关内容: 专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识,并有望成为下一代专家,包括人类和 AI 的教师。 人工智能可用于帮助教育,包括辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念,但要注意其可能产生幻觉,关键数据需根据其他来源仔细检查。 MQ 老师是知乎的 AI 讲师,拥有多个初级人工智能工程师证书,在教育行业工作 15 年以上,过去半年一直在探索教育场景中的 AI 实践,写过 200 多篇小文,培训了上千位来自不同学校的老师、家长和同学。
2024-10-15
人工智能的分支,除了机器学习还有什么
人工智能的分支除了机器学习,还包括以下几个主要领域: 1. 自然语言处理(NLP):这是人工智能和语言学领域的分支学科,探讨如何处理及运用自然语言,包括认知、理解、生成等部分。 2. 推理:利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,借助神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论。 3. 训练:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,通过大量标记过的数据来训练相应的系统,使其能够适应特定的功能。 4. 深度学习:是机器学习的一个子领域,尝试模拟人脑的工作方式,创建人工神经网络来处理数据,在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 5. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,目标是理解和生成人类语言。 6. 强化学习:是人工智能与机器学习领域中一个重要的分支,通过定义状态、动作与奖励等元素,让 AI 求解在各种状态下如何选择动作,以获得最大的期望奖励总和。
2024-10-15
帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系
AI 即人工智能,是一个广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法,由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI ,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,像上下文理解、情感分析、文本分类等,但不擅长文本生成。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-15
人工智能软件排名
以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具排名: 1. ChatGPT:拥有令人印象深刻的 146 亿次访问量,在美国使用率最高,其次是印度和巴西。大多数受众通过移动设备访问,性别分布偏向男性用户,占 74.16%,每次会话平均参与时间接近 10 分钟。 2. Character AI 3. QuillBot 4. Midjourney 5. Hugging Face 6. Google Bard 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai 在访问量最高的 50 个 AI 工具中,按类别排名情况如下: “图像生成器”类别是最大的类别,有 14 个工具。 “AI 聊天机器人”类别拥有 8 个工具。 “AI 写作生成器”则拥有 7 个工具。 “视频生成器”和“语音和音乐”类别各有 5 个工具。 “设计”类别有 4 个工具。 “其他”类别有 7 个工具。 此外,移动端应用的排名基于每月活跃用户数(数据来源于 Sensor Tower,截至 2024 年 1 月)。消费者在网页端与移动端与 AI 应用的互动方式有着明显的不同。
2024-10-14
帮忙生写最近人工智能领域的前沿技术新闻简报
以下是最近人工智能领域的前沿技术新闻简报: 1. Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位,详情可访问: 2. Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作,包括提取相关数据、操作新功能或创建报告,详情可访问: 3. Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能,详情可访问: 4. OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展,详情可访问: 5. Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器,详情可访问:
2024-10-14
写故事的人工智能
以下是关于写故事的人工智能的相关内容: 在机器学习中,训练神经网络进行预测、分类等操作时,若“向内看”其内部运作,往往难以清晰理解。例如在图像识别神经网络中,可能存在类似“猫性的最终标志”但超出当前科学词典的元素,难以用于构建科学叙述来解释图像。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定基础。生成文本时会使用大语言模型,其通过不断预测下一个词语来生成新内容,这需要庞大的单词数据库。 运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能会编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确性。使用 LLM 写作进行集思广益、头脑风暴很有帮助,还可用于翻译,不过网络文本较少时效果可能不太好。 此外,有完全由 AI 工具制作的绘本故事,如《森林里的勇气与友谊》,这是亲子共创的成果。
2024-10-14
思维链技术什么
思维链技术(Chain of Thought,简称 CoT)是让大模型能够涌现出一系列神奇能力的底层技术,在大模型的研发中备受关注。 其主要特点和作用包括: 1. 旨在通过向大语言模型展示少量样例,并解释推理过程,让模型学会在生成答案时展示推理过程,引导其得到更准确的答案。 2. 相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开,解耦各个步骤的工作,简化每一步工作上模型的压力,在提高可解释性的同时提升模型性能。 3. 利用了大语言模型在预测 Token 序列方面的优势,将其通常隐含的推理步骤转化为明确的、指导性的序列,增强模型产生基于逻辑推理输出的能力,特别是在复杂的解决问题场景下。 4. 主要有零样本 CoT 和手动 CoT 两种变体。零样本 CoT 促使模型逐步解开问题,鼓励逐步阐明推理过程;手动 CoT 需要提供明确的、逐步的推理示例作为模板,更明确地引导模型朝向推理输出,但存在可扩展性和维护方面的挑战。 5. 作为一种促进语言模型推理的方法,具有几个吸引人的特性: 允许模型将多步骤问题分解为中间步骤,为需要更多推理步骤的问题分配额外计算。 提供了一个可解释的窗口,观察模型的行为,便于调试推理路径。 可用于数学文字问题、常识推理和符号操纵等任务,原则上适用于人类可以通过语言解决的任何任务。 通过在少量提示的例子中包含思维链序列,可容易地在现成语言模型中引出思维链推理。 CoT 提出者 Jason Wei 表示,他的灵感来源于一本叫做《Waking up》的冥想之书。
2024-10-17
思维链
思维链(CoT)可以分为以下几种类型: 1. 逻辑推理链:运用逻辑推理,如演绎、归纳或类比推理来解决问题并得出结论。 2. 步骤序列:表现为一系列按特定顺序执行的操作或步骤,用于解决算法问题或规划复杂任务。 3. 因果链:处理因果关系问题,展示事件之间的因果链条,帮助理解因果关系。 4. 情境模拟:涉及模拟或想象场景并在其中思考,以解决问题或做出决策。 5. 对话链:在对话系统或交互式任务中,指连续的对话过程,每步回应基于之前交流内容。 在不同研究和应用中,CoT 的具体实现和分类可能不同。在 AI 领域,特别是开发能进行复杂推理和理解的模型时,CoT 方法愈发重要,它通过模拟人类思考过程,帮助 AI 系统更好理解问题上下文、解决步骤及有效应用知识得出结论。 在 Wei 等人(2022)的研究中引入的链式思考(CoT)提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力,可与少样本提示结合获得更好结果。 最近,Kojima 等人(2022)提出了零样本 CoT 的新想法,即向原始提示中添加“让我们逐步思考”。 当面对复杂问题或任务时,让克劳德逐步思考问题然后再给出最终答案往往有益。这种思维链(CoT)提示技术能显著提高克劳德回答的准确性和细微差别。允许克劳德在回答前推理,会带来更准确和智能的输出,尤其对于多方面或具挑战性的查询。检查克劳德的思维过程对故障排除和明确提示指令的问题很有价值。需注意,克劳德必须输出思考才能真正“思考”。
2024-10-12