Prompt4ReasoningPapers学习资料汇总 - 大语言模型推理能力提升的综合指南

Prompt4ReasoningPapers项目简介

Prompt4ReasoningPapers是一个旨在推进大语言模型推理能力研究的开源项目。该项目由浙江大学自然语言处理实验室(ZJUNLP)发起,在GitHub上维护了一个全面的论文列表,涵盖了大语言模型推理相关的最新研究成果。

主要研究方向

Prompt4ReasoningPapers项目主要关注以下几个方向:

1. 策略增强推理(Strategy Enhanced Reasoning)
2. 知识增强推理(Knowledge Enhanced Reasoning)
3. 推理能力分析(Analysis)

其中策略增强推理又细分为:

• 提示工程(Prompt Engineering)
• 过程优化(Process Optimization)
• 外部引擎(External Engine)

重要资源

1. 项目主页

项目GitHub地址: https://github.com/zjunlp/Prompt4ReasoningPapers

这里汇总了所有相关论文,并按照研究方向进行了分类。研究人员可以快速找到感兴趣的最新工作。

2. 综述论文

项目组发表的综述论文:《Reasoning with Language Model Prompting: A Survey》

论文地址: https://arxiv.org/abs/2212.09597

这篇综述全面总结了大语言模型提示推理的研究现状,是入门必读。

3. 教程资料

项目组提供了一份详细的教程,介绍了大语言模型提示推理的基本概念和主要方法。

同时还有配套的中文视频讲解。

4. 相关工具

项目组开发了多个有用的工具来支持研究:

• EasyEdit: 一个易用的知识编辑框架
• KnowLM: 一个知识增强的大语言模型框架
• EasyInstruct: 一个用于指导大语言模型的工具包

如何参与项目

1. Star和Fork该项目
2. 阅读综述论文和教程,了解研究现状
3. 查看论文列表,深入阅读感兴趣的工作
4. 尝试使用项目提供的工具
5. 在Issues中讨论或提出问题
6. 如有新的相关工作,可以提交Pull Request

总结

Prompt4ReasoningPapers项目为研究大语言模型推理能力提供了一个很好的起点。无论你是刚入门的学生,还是经验丰富的研究者,都可以在这里找到有价值的资源。随着大语言模型的快速发展,推理能力无疑是一个极具前景的研究方向,值得我们持续关注。