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