����λ�ã���ҳ > �����̳� > �̳� > ����LLMs�ġ�˼����������Chain-of-Thought(CoT) �����ƶ������������·�չ
����LLMs�ġ�˼����������Chain-of-Thought(CoT) �����ƶ������������·�չ 1.��� Chain-of-Thought(CoT)��һ�ָĽ���Prompt������Ŀ������������ģ��LLMs�ڸ������������ϵı��֣�������������arithmetic reasoning������ʶ������co
Chain-of-Thought(CoT)��һ�ָĽ���Prompt������Ŀ������������ģ��LLMs�ڸ������������ϵı��֣�������������arithmetic reasoning������ʶ������commonsense reasoning��������������symbolic reasoning����
��Դ
��CoT�����ĸ�������Google�����ġ�Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models���б��״������
��״
�����Ŵ�����ģ�ͣ�LLM���ķ�չ��CoT�����ѳ�Ϊ���LLM�ڸ����������������ܵ���Ҫ�ֶΡ�ͨ���ض�����ʾ��prompt����ѵ�����ԣ���������ģ��������ϸ���������̣��Ӷ����ģ�͵�׼ȷ�ԺͿɽ����ԡ�
����
��CoT����ָ����һ���������̣�����ģ�����������մ�֮ǰ�������Ƶ���һϵ�е��м䲽�����Ŀ�ꡣ��Щ�м䲽�蹹����һ����˼ά��������������ģ�͵õ���ȷ�Ľ����
����˼��
��ģ��������������̣������������ڽ������ʱ����ֱ�ӵó��𰸣�����ͨ��һϵ�е�˼�����������������衣
�ص�������
��չ�����Զ�˼ά����Auto-CoT��
������һ�ָ��߼����CoT������ͨ���򵥵���ʾ����ʹģ������˼�����Զ�չʾ�����÷��̵��ⷽ�̵������������̡����ּ��������ڱ�֤ÿ��˼ά����ȷ�Ե�ͬʱ��ʵ�ָ��������ʾ����ơ�
˼·
ICL��˼·�����²��������м���ʾ����demonstration�����ع�prompt����ICL��In-Context Learning��������ͬ��CoT��ÿ��demonstration����ʹ���м��������̣�intermediate reasoning steps�������¹���demonstration��ʹģ���ڶ�������Ԥ��ʱ���������м�������˼ά���������ɽ����Ŀ��������LLM���������еı��֡�
һ����˵CoT���Ϊ���֣������˹�ʾ����ע��Few-shot CoT�����˹�ʾ����ע��Zero-shot CoT�����潫��һ���ܡ�
�������ICL�IJ������������ʾΪ$$����ô����Few-shot CoT�IJ����������룬�ɱ�ʾΪ$$��
����֪���˼���CoT��ʾ����������LLM�ı��֡���ô����Ӧ����ι����ʹ��CoT��
��Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models��
���Ļ���һ��˼�룺һ�����ӵ���������������ж�������·����������˼·�������ն��ܹ��õ���ȷ�Ĵ𰸡���Self-Consistency�ڽ�������У�������greedy decoding�IJ��ԣ�����ʹ�ò����ķ�ʽ��ѡ�����ɲ�ͬ������·����ÿ��·����Ӧһ�����մ𰸡�
����������
ʵ�����������ͬһ�������ɸ�����������Թ�ͶƱ������ȡ�ø��õ�Ч�����������������㹻��ʱ�����ַ���Ч���ܹ�ʤ��ʹ��greedy decoding��CoT������
��On the advance of making language models better reasoners��
������Self-Consistency�Ļ����ϣ���һ�������Ż���
ʵ������ʾ�������ĵķ�����Ի���Greedy Decode��Self-Consistency�ܵõ����ŵ�Ч����
��Complexity-based prompting for multi-step reasoning��
�����ô���ѡ��CoT���򵥵�CoTʾ���͸��ӵ�CoTʾ�������µ�������������᲻�����Ӱ�죿����Yes��
����̽����һ�����⣬�ڰ���������·����demonstrations�͸�������·����demonstrations�£��ĸ�Ч������ֽϺã�������ļ򵥺͸�����ָ ������/��������ij��ȣ�
�����ļ̳���Self-Consistency��˼�룬���巽����
ʵ���������������ĵķ���Ч���������·����� (1)�˹�����Cot��(2)random Cot��(2)Complex CoT�����ݼ�����Ķ��˼ά����Ϊdemonstrations����
��Automatic chain of thought prompting in large language models��
�����ᵽ�ķ����ǻ����˹�����CoT���������ܷ���ģ���Լ�������CoT�������ľ��ṩ������һ���Զ�����CoT��˼·��
�������ᵽ��Manual-CoT�����Ե�ͬ��Few-shot CoT�����⡣
����Zero-Shot-CoT�������ڲ��ȶ��ԣ���Manual-CoT������Ҫ�����˹��ɱ�Ͷ�롣���������һ�ֻ���Auto-CoT�ķ������Զ����������������������˵������(demonstrations)��
�������̷��������׶Σ�
1.question cluster: Ŀ���ǽ����ݼ��е�question���ֵ���ͬ���С�
2.demostration sampling: Ŀ���Ǵ�ÿ������ѡȡһ�������Ե�question������LLMs��ʹ��Zero-Shot-CoT������������
����ÿһ����$i$���ÿһ������$q {(i)}_j$��ʹ��Zero-Shot-CoT�ķ�������$[Q:q _j,A:[P]]$������$[P]$��ʾ"Let's think step by step"�����뵽LLMs��LLMs���ɸ������������$r {(i)}_j$�ʹ�$a _j$��
������$q {(i)}_j$������60��tokens����������$r _j$������5���������裬������+������+�𰸣����뵽demostrations�б���:$[Q:q {(i)}_j,A:r _j��a^{(i)}_j]$��
���������дأ����õ�k��demostrations������ƴ���ϲ���question��������µ�Prompt������LLMs��ɵõ����ɽ����
ֵ��һ����ǣ�Auto-CoT�ڶ����Դ������������ݼ��ϣ�Ч����Manual-CoT�൱������ijЩ������ֵø��á�
��Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models��
����CoT��ICL��һ��������ʽ��������ICL������ͬ���ǣ�CoT��demonstrations������������²��������е����ɽ��Ӱ���С�����Ķ�demonstrations�����������ڶ������������Ͻ�����С��2%�����ܱ仯����demonstrations˳���ICLӰ��ϴ�
COT��Chain-of-Thought������ǿ������Ҫ�������¼��֣�
�����֤��ϸ����
����ֽ⣺
�����ⲿ֪ʶ��
ͶƱ����
���Ч�ʣ�
ƫ����ǿһ����ѵ����BCT����
Zero-shot-COT��
��Few-shot CoT��ͬ��Zero-shot CoT������Ҫ��Ϊ����demonstrations��ֻ��Ҫ��prompt�м���һ���ض���ָ���������LLMs��˼ά���ķ�ʽ���ɽ����
��Ȼ���ֲ���Ҫ�˹�����demonstrations�ķ�ʽ��Ч�����Few-shot CoT�������΢��һ��㡣�������Zero-shot��Few-shot�ķ������ԣ�Zero-shot CoT�ڸ�������������ȴ�ܴ����޴��Ч��������
��Large language models are zero-shot reasoners��
�������������Zero-shot CoT�ķ������������̰��������֣�
ֵ��һ����ǣ�����ͬʱ�����ˣ���ģ��LLM���Խ��Խ�󣬶���ʹ��Zero-shot�Ľ�����������治�󣬵��Ƕ�ʹ��Zero-shot CoT�Ľ������������ϴ�
��Scaling Instruction-Finetuned Language Models��
��Ȼ����һƪ�����У��Ѿ�������LLM����Zero-shot CoT����������������ȶ�LLM���л���CoT��instruction tuning����ģ��ʹ��Zero-shot CoT��ʽ�ڶ�unseen��������Ԥ��ʱ��Ч���᲻����ã������ĸ����˿϶��Ĵ𰸡�
����̽�������¿���Ӱ��LLM��unseen task�ϱ��ֵ����أ�
����΢�����ݼ�������1836��ָ������473�����ݼ���146���������͹��ɣ����ݼ��а�����9���˹���ע��CoT���ݼ���ͬʱ����һ��û���ֹ���held-out���ݼ���Ϊģ���������ݼ���
ʹ�õ�ģ����PaLM��������instruction tuning��ģ�ͣ���ΪFlanPaLM��Finetuned Language PaLM����
�õ������½��ۣ�
���ڴ�ģ��LLMӿ�ֵ�CoT������ҵ��Ŀǰ�Ĺ�ʶ�ǣ���ģ�Ͳ�������100B���ڸ�������������ʹ��CoT���ܴ�������ģ�����ģ��С������ߴ磬CoT���������Ч�����档
���ǵ���Pretrain+Fine-tuningʱ���£����ڸ�����ѧ����������MultiArith��GSM8K�£�Ч�����Dz�̫���룬���̶̼���ʱ�䣬LLM+CoT��ģʽ�Ѿ���������˸�����Ľ������������LLM�ļ�����չ��δ���ض��ᷢ�ָ���LLM���ص�������ʹ�÷�������������Ŀ�Դ���
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Large language models are zero-shot reasoners
Scaling Instruction-Finetuned Language Models
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
On the advance of making language models better reasoners
Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models
Complexity-based prompting for multi-step reasoning
Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models
���������������ע���ţ�͡ؼ�˹����ܣ����ṩһЩ��ص���Դ���������£���ѻ�ȡ�Ķ���
ʹ��Blender���ɳ���ģ��
�Ķ�ȫ����������ERA5�����ط���
�Ķ�Xpath���������﷨
�Ķ�����ѧϰ�������繹�����£�
�Ķ���ΪMateƷ��ʢ�䣺HarmonyOS NEXT�ӳ�����Ϸ���ܵõ�����ͷ�
�Ķ�ʵ�ֶ��󼯺���DataTable���໥ת��
�Ķ�Ӳ�̵Ļ���֪ʶ��ѡ��ָ��
�Ķ�������й��ƶ��ı�ͼ��ײ�
�Ķ�����NEXTԪ�����������ѿ����ϼ���Ʒ
�Ķ��ᳲ���С������������Ƽ��رշ���
�Ķ������ArcMap�����н���դ��ͼ���ز�������
�Ķ��㷨�����ݽṹ 1 - ģ��
�Ķ���Ѷ�����߿ͷ���Ӫ��ϵͳ����
�Ķ���Ѷ��Ƶҹ��ģʽ���ý̳�
�Ķ����ں���NEXT��Ѫ���Ŵ���������������
�Ķ�5. Spring Cloud OpenFeign ����ʽ WebService �ͻ��˵ij���ϸʹ��
�Ķ�Java����ģʽ����̬�����Ͷ�̬�����ĶԱȷ���
�Ķ�Win11�ʼDZ����Զ�����Ӧ�õ���ɫ����ʾ����
�Ķ�˼�� V1.5.6 ��׿��
��ս�귨 V7.5.0 ��׿��
У��������������׵������� V1.0 ��׿��
��˸֮�� V1.9.7 ��׿��
������Ե����� v1.0.4 ��׿��
������֮ŠV5.2.3 ��׿��
��������������Դ V1.0 ��׿��
���֮Ϣ V1.0 ��׿��
��ħ������������䣩 V1.0 ��׿��
���ں�������ϵ�����������������վ�����������������Ƽ�����
Ƶ�� ����Ƶ��������ר������������׿�������app����
�Ƽ� ��Ô���������°��������ܿ������ز���
���� ����ɫ������������ ���������ս������������
ɨ��ά�����������ֻ��汾��
ɨ��ά����������΢�Ź��ںţ�
��վ�������������������ϴ��������ַ���İ�Ȩ���뷢�ʼ�[email protected]
��ICP��2022002427��-10 �湫��������43070202000427��© 2013~2025 haote.com ������