思维链提示引发知识增强
计算与语言
2023-07-06 v1
摘要
知识增强的深度学习范式指的是一种将领域知识识别并整合进深度模型的范式。传统方法通常采用特定任务的方法从各种来源收集外部知识。相比之下，大语言模型（LLM）经过广泛预训练，可作为外部知识的综合来源。本文提出 CoT-KA，一种基于思维链（Chain-of-Thought）的方法来为深度学习增强知识。CoT-KA 避免了传统增强方法所需的额外知识检索或知识推理模型。我们的结果表明，在用于各类推理任务的十一个公开可用基准中的大多数上，CoT-KA 优于纯基于 CoT 的方法和非增强方法。
引用
@article{arxiv.2307.01640,
title = {Chain of Thought Prompting Elicits Knowledge Augmentation},
author = {Dingjun Wu and Jing Zhang and Xinmei Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01640},
year = {2023}
}
备注
Accepted by Findings of ACL 2023