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Standard Few-shot Prompt
Prompt: Q(question) + A(answer)
Few-shot CoT
思维链提示,就是把一个多步骤推理问题,分解成很多个中间步骤,分配给更多的计算量,生成更多的 token,再把这些答案拼接在一起进行求解。 Prompt: Q + A(r(rationale) + a(answer)) Answer: LLM同样会给出理由和答案。
Zero-shot CoT
通过 Let's think step by step 可以让 LLM 生成回答问题的思维链。我们可以将 Zero-shot CoT 看作一个 pipeline,我们先使用 Let's think step by step 让 LLM 尽可能生成一些思考过程,然后将生成的 rationale 和 question 拼接起来,重新配合一个指向 answer 的 Prompt 来激励模型生成答案。
Output: (Q + (Q + Let's think step by step | LLM) + The answer is) | LLM
Self-consistency
自洽性,使用多数投票(majority vote)的方式来提升最终回答的准确性。不同于之前的方法,本方法会生成多个思路链,最后取多数答案作为最终答案。