实例自适应零-shot思维链提示
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有零-shot思维链提示在各个实例中统一应用的局限性，提出了一种实例自适应提示算法，以提升大型语言模型的推理性能。通过分析信息流，发现问题、提示和推理之间的相互作用对推理结果影响显著，从而提出的实例自适应提示策略在数学、逻辑和常识推理任务中均取得了显著提高，展示了其对零-shot思维链推理机制的重要贡献。
本文提出了一种无需预训练的思维链式促进方法，通过进化算法动态生成多样化的促进方式，提升大语言模型的推理能力。实验显示，该方法在GPT-3.5-turbo和GPT-4上表现出色，适用于多种推理任务。
