别只会step by step！看微软重磅ZEUS：​不确定性的零样本CoT提示方法

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点击上方 蓝字 关注我 本文：11400字阅读  30分钟 为什么我们需要更好的CoT？ 我们知道， 复杂推理任务通常涉及多步推理、逻辑推理和知识整合，这些任务不仅需要模型具备深厚的知识储备，还需要其能够有效地组织和应用这些知识。 研究表明，这种局限性并非源于模型本身能力的缺失，而在于如何有效激发模型的推理能力。 思维链（Chain of Thought，CoT）提示技术的出现，为解决这一问题提供了一个创新的视角： 通过引导模型生成中间推理步骤，显著提升其在复杂任务中的表现。 思维链提示技术的核心理念在于， 通过在模型生成的过程中插入推理步骤，不仅使得输出结果更加透明和可解释，还能显著提升模型在推理任务中的准确性和一致性。 这种方法不仅在学术研究中引起了广泛关注，也在实际应用中展现出了巨大的潜力。 您也可以看下这篇 ………………………………