最新BoT | Buffer of Thoughts，在缓冲区蒸馏Prompt模板，让内容更有价值

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点击上方 蓝字 关注我 本文：5800字   阅读15分钟   我们可能已经发现，很多LLM应用在运行一段时间之后都会面临精度不高、效率低下等难题。 近日，来自北京大学、 UC Berkeley 等机构的研究者提出了一种新颖而通用的 " 思想增强型推理 (Thought-Augmented Reasoning)" 方法—— Buffer of Thoughts(BoT) 缓冲区思维，希望能够进一步提升 LLMs 在复杂推理任务上的表现。 图片来自xiumaodalle BoT 的核心思想借鉴了人类解决问题的思维过程。当我们人类去解决一个新问题时，往往会先回想之前解决过的类似问题，提取其中的解题思路和方法论，然后运用到新问题中去。 这和我前段时间介绍过的 ICLR2024重磅 | DeepMind和斯坦福大学的类比推理Prompt，让LLM自主为你处理复杂问题 很类似。BoT 就是希望赋予 LLMs 这样一种 " 经验式推理 " 的能力。另一个名为 SELF-DISCOVER 的框架也展示 ………………………………