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「think step by step」还不够，让模型「think more steps」更有用
本文对头脑链的推理步长进行了控制变量尝试，发现推理步长和答案的准确性是线性相关的，这种作用机制甚至超越了成绩本身所产生的差异。如今，大型语言模型（LLM）及其高级提醒战略的出现，标志着对语言模型的钻研取得了重大进展，尤其是在经典的 NLP 义务中。这其中一个关键的创新是头脑链（CoT）提醒技术，该技术因其在多步调成绩解决中的本领而闻名。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功能，…- 3
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