Introduction au Tableau de Bord Open Chain of Thought
Introduction au Tableau de Bord Open Chain of Thought
Le tableau de bord Open Chain of Thought (CoT) par Hugging Face suit l'efficacité des grands modèles de langage (LLM) dans la génération de traces de raisonnement pour des tâches complexes. Ce tableau de bord se concentre sur l'amélioration de la précision obtenue grâce à l'incitation CoT, en la contrastant avec les méthodes traditionnelles. En comparant les performances avec et sans CoT, il met en évidence l'impact du raisonnement structuré dans les LLM.
Les évaluations incluent des tâches telles que LogiQA et LSAT, choisies pour leur pertinence et leur difficulté. Les modèles sont évalués en utilisant diverses stratégies de génération CoT, telles que le raisonnement étape par étape et les incitations réflexives, avec plusieurs paramètres de décodage pour mesurer la performance.
Les premières constatations indiquent que les modèles plus petits et finement ajustés peuvent surpasser les plus grands dans des scénarios spécifiques, démontrant l'efficacité nuancée des stratégies CoT. Les plans futurs incluent l'élargissement de la gamme de tâches du tableau de bord, le développement d'un tableau de bord complet et l'invitation de contributions de la communauté pour améliorer cet outil de benchmarking ouvert.
Les contributeurs peuvent soumettre des modèles pour évaluation, analyser les résultats des évaluations ou aider à développer de nouvelles stratégies et tâches CoT. Le tableau de bord Open CoT vise à affiner et démocratiser l'évaluation des capacités de raisonnement en IA.
