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论文标题：Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.11171 论文来源：ICLR 2023 一、概述 尽管语言模型在一系列NLP任务中展现出了显著的成功，但它们在推理能力方面仍然面临一些限制，这种限制不能仅仅通过增加模型规模来克服。为了解决这些问题，Wei等人（2022）提出了思维链提示（chain-of-thought prompting），即提示语言模型生成一系列模拟人在解决任务时可能使用的推理过程的短句。例如，给出问题“If there are 3 cars in the parking lot and 2 more cars arrive, how many cars are in the parking lot?”时，不直接回答“5”，而是提示语言模型以完整的思维链回答：“There are 3 cars in the parking lot already. 2 more arrive. Now there are 3 + 2 = 5 cars. The answer is 5.”。实验结果显示思维链提示显著提高了模型在各种多步推理任务中的性能。 在
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