大模型思维链推理及文档理解的2个问题：大模型COT链式推理变体及文档理解的阅读顺序方案

今天是2024年4月26日，星期五，北京，天气晴。我们先来看看llama3发布近一周后进展。https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-update/，模型已经被下载超过120万次，开发者在Hugging Face上分享了超过600个衍生模型， Llama 3的GitHub仓库已经获得超过17000Stars。今天我们来谈两个实际问题，一个是大模型COT链式推理能衍生出什么变体，另一个是关于文档理解版式还原中的阅读顺序，这些都是在实际落地中需要面临的问题。言简意赅总结问题，并给出方案指引，供大家一起参考并思考。一、问题1：大模型COT链式推理能衍生出什么变体当前，从cot(chain of thought)衍生出来的系列方案，在面向复杂推理的场景中扮演着重要角色，但这种思想也可以进一步发展，出现很多变体，如下：例如与RAG结合，那么就会演变成coa(chain of augmentation)，例如涉及到instruction之灵的增强、history历史 ………………………………