《论文阅读》通过思维链微调产生原因感知的同理心反应 2024

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《论文阅读》通过思维链微调产生原因感知的同理心反应 2024

前言

亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~
无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~

今天为大家带来的是《Cause-Aware Empathetic Response Generation via Chain-of-Thought Fine-Tuning》

在这里插入图片描述


论文链接:Cause-Aware Empathetic Response Generation via Chain-of-Thought Fine-Tuning

核心:本文主要的出发点还是在于利用 情绪原因 来推理对话情绪,并结合情绪原因生成具有共情性的回复。

亮点:

  1. 利用了LLMs,提供了融合情绪原因的提示模板,以及具有角色感知的回复模板
### 思维微调的技术实现方法 思维微调是一种通过特定训练方式提升模型推理能力的方法,其核在于模拟人类的思考过程,从而让模型具备更强的逻辑分析能力和可解释性。以下是关于该技术的具体实现方法及相关理论: #### 1. 数据准备与标注 为了有效实施思维微调,需要构建高质量的数据集。这些数据应包含输入问题、中间推理步骤以及最终答案。例如,在解决数学问题时,不仅需提供计算结果,还需记录详细的解题思路[^2]。 ```python data_sample = { "question": "如果苹果的价格是每公斤3元,买5公斤多少钱?", "reasoning_steps": [ "价格为每公斤3元。", "购买数量为5公斤。", "总费用等于单价乘以重量。", "因此,总费用=3*5=15元" ], "answer": "15元" } ``` 上述结构化数据有助于模型学习如何逐步拆分复杂任务并形成连贯的解决方案[^1]。 #### 2. 模型架构设计 在多模态大模型中引入思维机制通常涉及对现有神经网络框架进行扩展或改造。具体而言,可以采用如下措施来优化模型性能: - **注意力模块增强**:通过对齐不同模态间的关键特征点强化跨领域关联捕捉能力。 - **记忆单元扩充**:增加额外存储空间用于保存阶段性结论以便后续利用。 - **自监督预训练改进**:融入更多样化的任务形式促进泛化表现改善。 #### 3. 微调策略制定 基于前述准备工作完成后即可进入实际参数调整阶段。推荐采取渐进式教学法即先从简单案例入手再逐渐过渡到高难度场景这样既能保证基础概念掌握牢固又能激发深层次探索兴趣。 另外值得注意的是在整个过程中应当持续监控验证指标变化趋势及时发现潜在偏差并通过适当手段加以纠正确保最终成果满足预期目标要求。 ```bash # 命令行执行示例 python train.py --model_type="multimodal" \ --dataset_path="/path/to/dataset" \ --output_dir="./results" \ --epochs=10 \ --batch_size=8 ``` 以上脚本展示了启动一次典型实验所需配置选项其中`--model_type`指定所使用的模型类别;`--dataset_path`指向已整理好的训练资料位置;其余参数则定义了运行环境基本属性设置等内容。 ---
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