本研究探讨变换器如何通过连接训练数据中的分散知识进行推理，提出“FTCT”合成学习任务以验证其推理能力。结果表明，少量示例的连锁思维提示能够增强变换器的组合推理能力，并与模型复杂性及数据相似性相关。
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