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        今日arXiv最熱NLP大模型論文:微軟發(fā)布可視思維鏈VoT,提高大模型空間想象力

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 夕小瑤科技說
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        今日arXiv最熱NLP大模型論文:微軟發(fā)布可視思維鏈VoT,提高大模型空間想象力

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        原標題:今日arXiv最熱NLP大模型論文:微軟發(fā)布可視思維鏈VoT,提高大模型空間想象力
        關(guān)鍵字:任務(wù),視覺,模型,狀態(tài),提示
        文章來源:夕小瑤科技說
        內(nèi)容字數(shù):5806字

        內(nèi)容摘要:


        夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果
        引言:思維可視化技術(shù)的探索此項研究提出了一種名為思維可視化(VoT)的技術(shù),旨在通過可視化大型語言模型(LLMs)的推理過程來增強其空間推理能力。實驗結(jié)果顯示,VoT在多跳空間推理任務(wù)(如自然語言導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航和二維網(wǎng)格世界的視覺切分)中顯著提高了LLMs的表現(xiàn),并超越了現(xiàn)有的多模型大型語言模型。其生成“心理影像”以利于空間推理的能力類似于人類的“心眼”過程,表明VoT在多模大型語言模型中具有潛在可行性。
        論文標題:Visualization-of-Thought Elicits Spatial Reasoning in Large Language Models
        論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2404.03622.pdf
        VoT提示方法1. VoT方法的提出背景
        Visualization-of-Thought(VoT)提示方法的提出是為了激發(fā)LLMs的空間推理能力,通過可視化它們的推理過程,從而指導(dǎo)后續(xù)的推理步驟。VoT旨在為LLMs提供一種視覺空間草稿本(visuospatial sketchpad),以可視化它們的推理步


        原文鏈接:今日arXiv最熱NLP大模型論文:微軟發(fā)布可視思維鏈VoT,提高大模型空間想象力

        聯(lián)系作者

        文章來源:夕小瑤科技說
        作者微信:xixiaoyaoQAQ
        作者簡介:專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內(nèi)外機構(gòu)投資人,互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠,兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作:zym5189

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