为什么大模型连"Strawberry"的"r"都数不对？

主要观点总结

本文主要讨论大模型在处理简单任务时出现的问题，如计数r的数量和比较数字大小。文章解释了这些问题背后的技术原因，即大模型的Tokenization处理和预测下一个Token的原理。为解决这些问题，文章提出了使用CoT（思维链）方法来引导大模型进行逐步思考，并通过实验验证了这一方法的有效性。文章还探讨了为什么CoT方法有效，并认为限制大模型先输出理由再输出答案，可以提升其表现。最后，作者在实际项目中采用了“理由先行”的输出风格，并取得了良好效果。

关键观点总结

关键观点1:

关键观点2:

关键观点3:

文章预览

阿里妹导读 本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理，并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。 Way To Prompt系列 作为大模型落地相关的算法工程师，随着大模型能力的快速发展，Prompt工程成为了越发重要的一项技能。 在2023年下半年，我们遵循着Prompt调优—微调训练调优的方式进行着大模型落地的探索，也探索出了RAG/NL2SQL等多种较为适合大模型落地的场景；而到了2024年上半年，Agent从概念逐渐演变成了切实可行的落地场景，而在通用大模型能力的不断突破下，微调调优在算力、时间、精力上的重投入显得更不讨喜，尤其是大部分项目仍处于需要快速验证想法的POC阶 ………………………………