Enhancing Large Language Models with Coarse-to-Fine Chain-of-Thought Prompting for Multi-domain NLU
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本文探讨了大型语言模型（LLM）在自然语言理解（NLU）任务中的应用，指出思维链提示在推理任务中的有效性，但其在NLU任务中的应用较少。为此，提出了一种从粗到细的思想链（CoF-CoT）方法，该方法将NLU任务分解为多个推理步骤，LLM可以在这些步骤中学习和利用基本概念来解决不同粒度的任务。此外，通过基于语义的抽象意义表示（AMR）结构化知识作为中间步骤，CoF-CoT方法能够捕捉话语的细微差别和不同结构，并理解不同粒度水平之间的联系。实验结果表明，该方法在帮助LLM适应零样本和少样本多域设置下的多粒度NLU任务中表现优异。
此篇文章属于LLM系列文章，专门针对《CoF-CoT: Enhancing Large Language Models with Coarse-to-Fine Chain》。
CoF-CoT：用粗到细的思想链提示增强多领域NLU任务的大型语言模型
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摘要
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1 引言
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2 相关工作
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3 提出的框架
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4 实验
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5 结果与讨论
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6 结论
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局限性
摘要
尽管思维链提示在推理任务中广受欢迎，但在LLM的自然语言理解（NLU）应用领域中，其大规模探索仍显不足。受到LLM多步骤推理机制的启发，我们提出了一种从粗到细的思想链（CoFCoT）方法。该方法将NLU任务划分为多个层次的推理环节，LLM能够在这些环节中学习并获取、利用基础概念来解决不同粒度的任务。此外，我们建议采用基于语义的抽象意义表示（AMR）的结构化知识作为中间步骤，以捕捉话语的细微差别和不同结构特征，并揭示不同粒度水平之间的内在联系。通过该方法，LLM在适应零样本和少样本多域环境下的多粒度NLU任务中展现出显著的有效性。
1 引言
2 相关工作
3 提出的框架
4 实验
5 结果与讨论
6 结论
进行了对LLM在对话系统中的多粒度NLU任务能力的初步探索。在CoT的激励下，我们提出了一种解决方案。
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