主要观点总结
本文介绍了大语言模型（LLMs）通过“思维链（Chain-of-Thought, CoT）”解决复杂推理问题的方法，并探讨了不同任务级别的提示（prompt）对LLMs推理的影响。文章通过实例自适应提示策略（IAP）的选择，提高了LLMs的推理能力，并在不同模型和任务上进行了实验验证。
关键观点总结
关键观点1: LLMs通过“思维链（CoT）”解决复杂推理问题。
大语言模型（LLMs）可以使用不同的提示来引导有效的推理思考，这些提示就像是老师在解题时给学生的微妙提示，能够激发思考并找到问题解决的路径。
关键观点2: 实例自适应提示策略（IAP）的重要性。
每个问题都有其独特性，没有任何一个任务级别的提示能够适用于所有问题。因此，需要为每个问题找到特定的提示来激发LLMs的推理潜能。本文通过实例自适应提示策略实现了这一目标。
关键观点3: 通过信息流分析理解LLMs的推理机制。
文章采用信息流分析的方法，通过显著性分数来分析模型内部的工作机制，包括信息如何在模型的不同层和头之间流动，以及这些流动如何影响最终的推理结果。
关键观点4: IAP策略的实现方法和效果。
研究者们提出了两种IAP策略的实现方法：顺序替换和多数投票。实验结果显示，IAP策略在各种任务和模型上均取得了一致的性能提升，与任务级别的最优提示相比，准确率平均提升了2%-4%。
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