解锁大模型的推理潜力：初探思维链

date_range 26/04/2025 06:00

大型语言模型（LLMs）在文本生成、翻译和问答等任务上展现了惊人的能力。然而，当面对需要多步骤推理的问题时，它们有时会“一步到位”地给出错误答案。为了引导模型进行更深入、更可靠的思考，研究者们提出了一种简单而有效的提示（Prompting）技术——思维链（Chain-of-Thought, CoT）。

彻底改变NLP的游戏规则：深入理解Transformer模型

date_range 26/04/2025 03:00

自 2017 年横空出世以来，Transformer 模型已经彻底重塑了自然语言处理（NLP）乃至整个人工智能领域的格局。告别了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的顺序处理限制，Transformer 凭借其创新的 自注意力（Self-Attention）机制，实现了前所未有的并行计算能力和对长距离依赖的捕捉能力。本文将简单介绍这一革命性架构的核心。