思维链(CoT)

「think step by step」还不够,让模型「think more steps」更有用

本文对思维链的推理步长进行了控制变量实验,发现推理步长和答案的准确性是线性相关的,这种影响机制甚至超越了问题本身所产生的差异。如今,大型语言模型(LLM)及其高级提示策略的出现,标志着对语言模型的研究取得了重大进展,尤其是在经典的 NLP 任务中。这其中一个关键的创新是思维链(CoT)提示技术,该技术因其在多步骤问题解决中的能力而闻名。这项技术遵循了人类的顺序推理,在各种挑战中表现出了优秀的性能,其中包括跨域、长泛化和跨语言的任务。CoT 及其富有逻辑的、循序渐进的推理方法,在复杂的问题解决场景中提供了至关重要的可
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