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珠宝私人定制：为你独一无二的珠宝而生

珠宝是一种永恒的美，它可以陪伴你走过人生的各个时刻，成为你心中的珍宝。然而，市面上的珠宝款式繁多，很难找到一款独一无二的珠宝来展现自己的个性。而珠宝私人定制则可以满足你的需求，让你拥有一款真正属于自己的珠宝。

珠宝私人定制是指根据客户的个人需求和想法，设计并制作出一款独一无二的珠宝。客户可以自由选择珠宝材质、工艺、颜色、款式等等，甚至可以让设计师根据自己的特殊要求进行创作。定制的珠宝不仅可以完美地展现客户的个性，更加具有特别的意义和价值。这也是为什么珠宝私人定制越来越受到人们的喜爱。

珠宝私人定制的优势

珠宝私人定制的优势在于让客户拥有一款独一无二的珠宝，不仅能满足自己的审美需求，更能将自己的个性和故事融入其中。此外，珠宝私人定制还有以下优点：

完全符合个人需求：珠宝私人定制可以根据客户的要求进行设计和制作，完全符合个人需求，不受市场规则和限制。
更高的质量：珠宝私人定制通常采用手工制作，制作过程更加精细，质量更加保证。
更加具有纪念意义：一款独一无二的珠宝不仅是一件美丽的装饰品，更是一件具有纪念意义的珍藏品，可以成为留给子孙后代的传家宝。

因此，珠宝私人定制是一种非常值得选择的购买方式。

如何进行珠宝私人定制

进行珠宝私人定制，首先需要选择一个可靠的珠宝商家，然后根据自己的需求和预算进行咨询。通常，珠宝商家会安排一位专业的设计师为客户进行设计，并根据客户的要求进行制作。客户需要与设计师沟通，确定珠宝的样式、材质、大小、颜色等等，并决定珠宝的价格。定制的珠宝通常需要一段时间的制作，但这种等待对于拥有一款独一无二的珠宝的人来说是绝对值得的。

结论

珠宝私人定制是一种非常特殊的购买方式，它能让客户拥有一款真正属于自己的珠宝。虽然价格相对较高，但珠宝的价值也越来越被人们所认识和重视。如果你正在寻找一款独一无二的珠宝来展现自己的个性，珠宝私人定制一定是你的不二之选。

珠宝私人定制广告标语随机日志

一个“Sniffer”程序能使某人“听”到计算机网络的会话。不同的是，计算机的会话包括的显然就是随机的二进制数据。因此网络偷听程序也因为它的“协议分析”特性而著名，“协议分析”就是对于计算机的通信进行解码并使它变得有意义。

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>GPT-3解(jie)數(shu)學(xue)題(ti)準(zhun)確(que)率(lv)升(sheng)至(zhi)92.5%！微(wei)軟(ruan)提(ti)出(chu)MathPrompter，無(wu)需(xu)微調(tiao)即(ji)可(ke)打(da)造(zao)「理(li)科(ke)」語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】ChatGPT的(de)文(wen)科腦(nao)有(you)救(jiu)了(le)！

大(da)型语言模型最(zui)為(wei)人(ren)詬(gou)病(bing)的缺(que)點(dian)，除(chu)了壹(yi)本(ben)正(zheng)經(jing)地(di)胡(hu)言亂(luan)语以(yi)外(wai)，估(gu)計(ji)就(jiu)是(shi)「不(bu)會(hui)算(suan)数」了。

比(bi)如(ru)一個(ge)需要(yao)多(duo)步(bu)推(tui)理的復(fu)雜(za)数学問(wen)题，语言模型通(tong)常(chang)都(dou)无法(fa)給(gei)出正确答(da)案(an)，即便(bian)有「思(si)維(wei)鏈(lian)」技(ji)術(shu)的加(jia)持(chi)，往(wang)往中(zhong)間(jian)步驟(zhou)也(ye)会出錯(cuo)。

與(yu)文科類(lei)的自(zi)然(ran)语言理解任(ren)務(wu)不同(tong)，数学问题通常只(zhi)有一个正确答案，在(zai)不那(na)麽(me)開(kai)放(fang)的答案範(fan)圍(wei)下(xia)，使(shi)得(de)生(sheng)成(cheng)准确解的任务對(dui)大型语言模型來(lai)說(shuo)更(geng)具(ju)挑(tiao)戰(zhan)性(xing)。

並(bing)且(qie)，在数学问题上(shang)，現(xian)有的语言模型通常不会对自己(ji)的答案提供(gong)置(zhi)信(xin)度(du)（confidence），讓(rang)用(yong)戶(hu)无從(cong)判(pan)斷(duan)生成答案的可信度。

为了解決(jue)這(zhe)个问题，微软研(yan)究(jiu)院(yuan)提出了MathPrompter技术，可以提高(gao) LLM 在算术问题上的性能(neng)，同時(shi)增(zeng)加对預(yu)測(ce)的依(yi)賴(lai)。

論(lun)文链接(jie)：https://arxiv.org/abs/2303.05398

MathPrompter 使用 Zero-shot 思维链提示(shi)技术生成多个代(dai)数表(biao)達(da)式(shi)或(huo) Python 函(han)数，以不同方(fang)式解决同一个数学问题，从而(er)提高輸(shu)出結(jie)果(guo)的可信度。

相(xiang)比其(qi)他(ta)基(ji)於(yu)提示的 CoT 方法，MathPrompter還(hai)会檢(jian)查(zha)中间步骤的有效(xiao)性。

基于175B 參(can)数 GPT，使用MathPrompter方法將(jiang)MultiArith 数據(ju)集(ji)的准确率从78.7%提升到(dao)了92.5%！

專(zhuan)攻(gong)数学的Prompt

近(jin)幾(ji)年(nian)，自然语言處(chu)理的發(fa)展(zhan)很(hen)大程(cheng)度上要歸(gui)功(gong)于大型语言模型（LLMs）在規(gui)模上的不断擴(kuo)展，其展现出了驚(jing)人的zero-shot和(he)few-shot能力(li)，也促(cu)成了prompting技术的发展，用户只需要在prompt中给LLM输入(ru)几个簡(jian)單(dan)的樣(yang)例(li)即可对新任务進(jin)行(xing)预测。

prompt对于单步的任务来说可以说相當(dang)成功，但(dan)在需要多步骤推理的任务中，提示技术的性能仍(reng)然不夠(gou)。

人类在解决一个复杂问题时，会将其进行分(fen)解，并嘗(chang)試(shi)一步步地解决，「思维链」（CoT）提示技术就是将这種(zhong)直(zhi)覺(jiao)扩展到LLMs中，在一系(xi)列(lie)需要推理的NLP任务中都得到了性能改(gai)进。

这篇(pian)论文主(zhu)要研究「用于解决数学推理任务」的Zero-shot-CoT方法，之(zhi)前(qian)的工(gong)作(zuo)已(yi)经在MultiArith数据集上得到了顯(xian)著(zhu)的准确率改进，从17.7% 提升到了 78.7%，但仍然存(cun)在兩(liang)个關(guan)鍵(jian)的不足(zu)之处：

1、雖(sui)然模型所(suo)遵(zun)循(xun)的思维链改进了结果，但卻(que)沒(mei)有检查思维链提示所遵循的每(mei)个步骤的有效性；

2、没有对LLM预测结果提供置信度（confidence）。

MathPrompter

为了在一定(ding)程度上解决这些(xie)差(cha)距(ju)，研究人員(yuan)从「人类解决数学题的方式」中得到啟(qi)发，将复杂问题分解为更简单的多步骤程序(xu)，并利(li)用多种方式在每一个步骤中对方法进行驗(yan)證(zheng)。

由(you)于LLM是生成式模型，要确保(bao)生成的答案是准确的，特(te)別(bie)是对于数学推理任务，就變(bian)得非(fei)常棘(ji)手(shou)。

研究人员觀(guan)察(cha)学生解决算术问题的過(guo)程，總(zong)结出了学生为验证其解决方案而采(cai)取(qu)的几个步骤：

遵循已知(zhi)结果（Compliance with known results），通过将解决方案与已知结果进行比較(jiao)，可以評(ping)估其准确性并进行必(bi)要的调整(zheng)；当问题是一个具有成熟(shu)解决方案的標(biao)准问题时，这一点尤(you)其有用。

多重(zhong)验证 Multi-verification，通过从多个角(jiao)度切(qie)入问题并比较结果，有助(zhu)于确認(ren)解决方案的有效性，确保其既(ji)合(he)理又(you)准确。

交(jiao)叉(cha)检查 Cross-checking，解决问题的过程与最終(zhong)的答案同样必要；验证过程中的中间步骤的正确性可以清(qing)楚(chu)地了解解决方案背(bei)後(hou)的思维过程。

计算验证 Compute verification，利用计算器(qi)或電(dian)脑进行算术计算可以幫(bang)助验证最终答案的准确性

具體(ti)来说，给定一个问题Q，

在一家(jia)餐(can)廳(ting)，每份(fen)成人餐的價(jia)格(ge)是5美(mei)元，兒(er)童(tong)免(mian)費(fei)用餐。如果有15个人进来，其中8个是孩(hai)子(zi)，那么这群(qun)人要花(hua)多少(shao)錢(qian)吃(chi)飯(fan)？

1. 生成代数模板(ban) Generating Algebraic template

首(shou)先(xian)将问题轉(zhuan)化(hua)为代数形(xing)式，通过使用键值(zhi)映(ying)射(she)将数字(zi)項(xiang)替(ti)換(huan)为变量(liang)，然后得到修(xiu)改后的问题Qt

2. 数学提示 Math-prompts

基于上述(shu)多重验证和交叉检查的思维过程所提供的直觉上，使用两种不同的方法生成Qt的分析(xi)解决方案，即代数方式和Pythonic方式，给LLM提供以下提示，为Qt生成額(e)外的上下文。

提示可以是「推导出一个代数表达式」或「编寫(xie)一个Python函数」

LLM模型在響(xiang)應(ying)提示后可以输出如下表达式。

上述生成的分析方案为用户提供了关于LLM的「中间思维过程」的提示，加入额外的提示可以提高结果的准确性和一致(zhi)性，反(fan)过来会提高MathPrompter生成更精(jing)确和有效的解决方案的能力。

3. 计算验证 Compute verification

使用Qt中输入变量的多个隨(sui)機(ji)键值映射来评估上一步生成的表达式，使用Python的eval方法对这些表达式进行评估。

然后比较输出结果，看(kan)是否(fou)能在答案中找(zhao)到一个共(gong)識(shi)（consensus），也可以提供更高的置信度，即答案是正确且可靠(kao)的。

一旦(dan)表达式在输出上达成一致，就使用输入Q中的变量值来计算最终的答案。

4. 統(tong)计学意(yi)義(yi) Statistical significance

为了确保在各(ge)种表达式的输出中达成共识，在實(shi)验中将步骤2和3重复大約(yue)5次(ci)，并报告(gao)观察到的出现最頻(pin)繁(fan)的答案值。

在没有明(ming)确共识的情(qing)況(kuang)下，重复步骤2、3、4。

实验结果

在MultiArith数据集上对MathPrompter进行评估，其中的数学问题专門(men)用来测试机器学習(xi)模型进行复杂算术運(yun)算和推理的能力，要求(qiu)应用多种算术运算和邏(luo)辑推理才(cai)能成功地解决。

在MultiArith数据集上的准确率结果显示，MathPrompter的表现優(you)于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基線(xian)，将准确率从78.7% 提升到 92.5%

可以看到，基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及(ji)SOTA的Few-shot-CoT方法相当。

从上表可以看到，MathPrompter的設(she)计可以彌(mi)補(bu)諸(zhu)如「生成的答案有时会有一步之差」的问题，可以通过多次运行模型并报告共识结果来避(bi)免。

此(ci)外，推理步骤可能过于冗(rong)長(chang)的问题，可以由Pythonic或Algebraic方法可以解决这个问题，通常需要较少的token

此外，推理步骤可能是正确的，但最终的计算结果却不正确，MathPrompter通过使用Python的eval方法函数来解决这个问题。

在大部(bu)分情况下，MathPrompter都能生成正确的中间和最终答案，不过也有少数情况，如表中的最后一个问题，代数和Pythonic的输出都是一致的，但却有错誤(wu)。

参考(kao)資(zi)料(liao)：

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