PaperAgent 2024年12月17日
Alibaba发布:可编辑CoT,超越ReAct20%
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

本文介绍了Verify-and-Edit (VE)框架,该框架旨在通过后期编辑推理链来提高大型语言模型(LLM)预测的事实性。VE框架的核心思想是在思维链(CoT)推理的基础上,通过验证、检索外部知识和编辑推理过程来纠正LLM的幻觉问题。该框架包含五个步骤:首先筛选一致性较低的预测;然后生成验证问题;接着检索外部知识;再使用检索到的知识编辑推理;最后生成新的预测。实验表明,VE框架相比ReAct框架,在预测准确性上提高了20%。

🤔CoT思维链能够改善复杂推理任务的性能,但其生成的事实性仍有待提高,需要通过后期编辑来提升。

🔍Verify-and-Edit (VE) 框架的核心在于对CoT推理链进行后期编辑,通过验证、检索外部知识和编辑推理过程,减少LLM的幻觉问题,提高生成质量。

📝VE框架包含五个步骤:筛选低一致性预测、生成验证问题、检索外部知识、编辑推理和生成新预测。在编辑时,会根据检索到的外部知识对推理过程进行更新。

🚀实验表明,Verify-and-Edit (VE) 框架相比ReAct框架,在预测准确性上提高了20%,展现了其在提升LLM事实性推理方面的潜力。

CourseAI 2024-12-17 11:10 湖北

本公众号主要关注NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前沿技术,免费分享业界实战案例与课程,助力您全面拥抱AIGC。



本期介绍的是一个Cot思维连框架Verify-and-Edit (VE)。该框架通过根据外部知识对推理链进行后期编辑来提高预测的事实性。

Cot思维连的作用

为什么要编辑CoT思维连

Verify-and-Edit (VE)是如何编辑Cot思维连


一共五个步骤:

    chain-of-thought:将一致性低于平均水平的预测传递到下一阶段,同时保持高度一致的预测不变;

    verify:生成验证问题;

    External knowledge Retrieval:检索外部知识;

    Edit Rationales:使用有根据的答案编辑理由;

    new prediction: 生成新的预测。

用例子解释一下:

Verify-and-Edit (VE)推理的伪代码如下:

Verify-and-Edit  VS  ReAct

Verify-and-Edit 比 ReAct精准度提高了20%

https://github.com/RuochenZhao/Verify-and-Edit

https://arxiv.org/pdf/2305.03268

推荐阅读



跳转微信打开

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

Verify-and-Edit CoT LLM 事实性 推理
相关文章