Buffer of Thoughts
大型语言模型
推理增强
国外精选
Buffer of Thoughts (BoT) 是一种新型的思考增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。通过引入一个元缓冲区来存储从各种任务的问题解决过程中提取的高级思考模板，称为思考模板。对于每个问题，检索一个相关的思考模板，并适应性地将其实例化为特定的推理结构以进行高效推理。此外，还提出了一个缓冲区管理器来动态更新元缓冲区，从而随着解决更多任务而增强其容量。
需求人群：
"目标受众主要是需要利用大型语言模型进行复杂问题解决的研究者和开发者。BoT通过提供思考模板和动态缓冲区管理，使得这些用户能够更高效、更准确地利用LLMs进行推理任务，特别适合于需要处理大量数据和复杂逻辑的领域。"
使用场景示例：
在'24点游戏'中通过BoT提升解题准确率
利用BoT在'Checkmate-in-One'任务中快速找到解决方案
通过BoT进行'Word Sorting'任务以优化单词排序逻辑
浏览量：4
类似应用
