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大型语言模型是自学推理者：通过量身定制的问题解决示范提升LLM应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了基于提示的推理领域的发展，提出了近期的研究议程，并讨论了推理和基于提示学习之间的关系。未来的工作是实现自我改进和自我推理。
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关键要点
- 扩大语言模型的参数规模到数十亿个参数，开辟了上下文学习的可能性。
- 模型可以进行指导调整和少样本学习，取得了突破性的语言任务性能。
- 本文回顾了基于提示的推理领域的迅速发展。
- 分类法识别出生成、评估和控制多步推理的不同方法。
- 深入研究了核心方法和开放问题，并提出了近期的研究议程。
- 强调了推理和基于提示学习之间的关系。
- 讨论了推理、顺序决策过程和强化学习之间的关系。
- 合理使用提示可以实现自我改进、自我反思和推理过程的一些元认知能力。
- 未来的工作是实现LLMs的真正自我改进和自我推理。
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