本文探讨了如何提升大型语言模型在结构化数据上的零-shot推理能力。研究者提出了StructGPT方法，通过构建专门函数和外部接口，显著提高了模型在多个结构化任务中的表现，揭示了大型语言模型在处理复杂结构化输出方面的不足，并提出了未来改进的方向。

本研究提出了多种改进零-shot推理的跨语言方法，如链思维、CrossAligner和MultiCapCLIP，显著提升了多语言推理性能和视觉描述生成能力，并在多个基准测试中取得了先进结果。

本研究提出了一种改进零-shot推理的方法，通过引入跨语言提示和跨语言自洽提示，在不同语言之间提高推理性能，并在多个基准测试中获得了最先进的结果。