用这条Prompt构建CoT+PoT验证器评估LLM输出，显著提高LLM推理准确性和一致性

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点击上方 蓝字 关注我 本文：4300字阅读  10分钟   如果您时间有限，可以听一下本篇文章的对话播客Podcast 之前我介绍过，即便是最先进的LLM，在复杂的多步推理问题上仍然面临挑战。 如何提高LLM的推理准确性和一致性，成为了AI研究者们关注的焦点。 最近，巴黎圣母院大学和Salesforce的研究团队提出了一种新颖的方法，通过结合思维链(Chain-of-Thought， CoT)和思维程序(Program-of-Thought， PoT)来构建验证器，显著提升了LLM的推理表现。 LLM推理能力的局限性 尽管LLM在各种自然语言任务中表现出色，但在数学和代码推理等复杂任务中仍然存在明显的短板。研究者们发现，即使是最先进的LLM，在生成单一解决方案时的准确率往往不尽如人意。然而，有趣的是，当允许模型生成多个解决方案时，正确答案通常能够在这些样本中被找到，召回率甚至超过85%。 这一 ………………………………