链式思考（CoT）提示

在Wei等人（2022）(opens in a new tab)中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合，以获得更好的结果，以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。

提示：

这组数中的奇数加起来是偶数：4、8、9、15、12、2、1。A：将所有奇数相加（9、15、1）得到25。答案为False。这组数中的奇数加起来是偶数：17、10、19、4、8、12、24。A：将所有奇数相加（17、19）得到36。答案为True。这组数中的奇数加起来是偶数：16、11、14、4、8、13、24。A：将所有奇数相加（11、13）得到24。答案为True。这组数中的奇数加起来是偶数：17、9、10、12、13、4、2。A：将所有奇数相加（17、9、13）得到39。答案为False。这组数中的奇数加起来是偶数：15、32、5、13、82、7、1。A：

输出：

将所有奇数相加（15、5、13、7、1）得到41。答案为False。

哇！我们可以看到在提供推理步骤时得到了完美的结果。实际上，我们可以通过提供更少的示例来解决此任务，即仅一个示例似乎就足够了：

提示：

这组数中的奇数加起来是偶数：4、8、9、15、12、2、1。A：将所有奇数相加（9、15、1）得到25。答案为False。这组数中的奇数加起来是偶数：15、32、5、13、82、7、1。A：

输出：

将所有奇数相加（15、5、13、7、1）得到41。答案为False。

请记住，作者声称这是足够大的语言模型才会出现的新兴能力。

零样本COT提示

图片来源：Kojima等人（2022）(opens in a new tab)

最近提出的一个新想法是零样本CoT(opens in a new tab)（Kojima等人，2022年），它基本上涉及将“让我们逐步思考”添加到原始提示中。让我们尝试一个简单的问题，看看模型的表现如何：

提示：

我去市场买了10个苹果。我给了邻居2个苹果和修理工2个苹果。然后我去买了5个苹果并吃了1个。我还剩下多少苹果？

输出：

11个苹果

答案是不正确的！现在让我们尝试使用特殊提示。

提示：

我去市场买了10个苹果。我给了邻居2个苹果和修理工2个苹果。然后我去买了5个苹果并吃了1个。我还剩下多少苹果？让我们逐步思考。

输出：

首先，您从10个苹果开始。您给了邻居和修理工各2个苹果，所以您还剩下6个苹果。然后您买了5个苹果，所以现在您有11个苹果。最后，您吃了1个苹果，所以您还剩下10个苹果。

令人印象深刻的是，这个简单的提示在这个任务中非常有效。这在您没有太多示例可用于提示时特别有用。