vault backup: 2024-09-29 20:19:22

.obsidian/workspace.json

@@ -13,7 +13,7 @@
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@@ -93,7 +93,7 @@
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             }
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@@ -175,8 +175,8 @@
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     "Record/DL/Loss.md",
     "Paper/Diffusion/Imagic.md",
     "Paper/Diffusion/MoMA.md",

Record/DL/CoT Prompt.md

@@ -8,4 +8,6 @@ Answer: LLM同样会给出理由和答案。
 通过 `Let's think step by step` 可以让 LLM 生成回答问题的思维链。我们可以将 Zero-shot CoT 看作一个 pipeline，我们先使用  `Let's think step by step` 让 LLM 尽可能生成一些思考过程，然后将生成的 rationale 和 question 拼接起来，重新配合一个指向 answer 的 Prompt 来激励模型生成答案。
 Output: (Q + (Q + Let's think step by step ｜ LLM) + The answer is) | LLM
 ## Self-consistency
-自洽性，使用多数投票(majority vote)的方式来提升最终回答的准确性。不同于之前的方法，本方法会生成多个思路链，最后取多数答案作为最终答案。
+自洽性，使用多数投票(majority vote)的方式来提升最终回答的准确性。不同于之前的方法，本方法会生成多个思路链，最后取多数答案作为最终答案。
+## LtM
+Least-to-Most prompt(最少到最多提示过程)，进一步将问题分解为子问题，然后逐个解决。