GraphIC: Новый подход машинного обучения, использующий графовые представления процессов рассуждения совместно с байесовскими сетями для выбора примеров в контексте (ICE)
Значение GraphIC для улучшения задач многошагового рассуждения в LLMs
GraphIC использует графовые представления и байесовские сети для выбора ICE, фильтруя ненужные семантические данные и сохраняя основные рассуждения. Этот метод превосходит текстовые эмбеддинги, особенно в сложных задачах рассуждения. Эксперименты показывают, что GraphIC обгоняет как методы без обучения, так и обучающиеся модели по эффективности и эффективности.
Применение GraphIC в повседневных задачах
Модель GraphIC использует графовые представления для улучшения выбора примеров для рассуждения. Она вводит “графы мыслей”, отражающие шаги рассуждений как узлы, и использует вероятностную модель на основе байесовских сетей для захвата зависимостей между мыслями. Система выбора примеров максимизирует плотность вероятности рассуждений. Механизм персонализированного PageRank улучшает граф мыслей, симулируя поведение человека при решении проблем. GraphIC эффективно выбирает примеры с высоким потенциалом для решения многошаговых задач рассуждения, превосходя традиционные методы на основе графовой схожести.
Заключение: Используйте GraphIC для улучшения процессов рассуждения в вашей компании
GraphIC – это графовый метод выбора ICE, спроектированный для улучшения LLMs в задачах многошагового рассуждения. Путем представления рассуждений в виде “графов мыслей” и использования байесовских сетей и персонализированного PageRank, GraphIC выбирает ICE, соответствующие когнитивным структурам рассуждения. Эксперименты показывают превосходство GraphIC над другими моделями как в математических, логических, так и в задачах генерации кода. Поэтому GraphIC может значительно улучшить решение сложных задач рассуждения в вашей компании.
