<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:DengXian;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:DengXian;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        text-align:justify;
        text-justify:inter-ideograph;
        font-size:10.5pt;
        font-family:DengXian;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:blue;
        text-decoration:underline;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;}
/* Page Definitions */
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 90.0pt 72.0pt 90.0pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style></head><body lang=ZH-CN link=blue vlink="#954F72" style='word-wrap:break-word'><div class=WordSection1><div><div><div><p class=MsoNormal align=left style='text-align:left'><span lang=EN-US>Hi Adapters, </span></p><p class=MsoNormal align=left style='text-align:left'><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt'><o:p> </o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Large language models have shown remarkable performance on NLP tasks like machine translation, sentiment analysis and so on. However, even the largest models currently struggle with certain reasoning tasks such as math word problems, symbolic manipulation, and common sense reasoning. </span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>In this seminar, I will introduce a novel approach chain of thought(CoT), which achieves new state-of-art on reasoning tasks. This report is mainly based on the paper: "Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models".</span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Hope you enjoy it!</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Time: Wed 4:00 pm</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Online Meeting Information:</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>##############################</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Leo</span>鸣 邀请您参加腾讯会议</p></div><div><p class=MsoNormal>会议主题:<span lang=EN-US>Seminar 11.2</span></p></div><div><p class=MsoNormal>会议时间:<span lang=EN-US>2022/11/02 16:00-18:00 (GMT+08:00) </span>中国标准时间<span lang=EN-US> - </span>北京</p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US> </span></p></div><div><p class=MsoNormal>点击链接入会,或添加至会议列表:</p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>https://meeting.tencent.com/dm/Sn0ArvC1HJHA</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US> </span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>#</span>腾讯会议:<span lang=EN-US>926-376-976</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US> </span></p></div><div><p class=MsoNormal>复制该信息,打开手机腾讯会议即可参与</p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>##############################</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Best Regards,</span></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Chunhao<o:p></o:p></span></p></div></div></div><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal>从<span lang=EN-US> Windows </span>版<span lang=EN-US><a href="https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=550986"><span lang=EN-US><span lang=EN-US>邮件</span></span></a></span>发送</p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:SimSun'><o:p> </o:p></span></p></div></body></html>