往期回顾
⓶咒语觉醒（Zero-shot-CoT）
彬老师：弘老师说的第二篇论文，是指来自Google的 《Large Language Models are Zero-Shot Reasoners》，该论文提出了更简洁的方法。
弘老师：他们发现，只要在问题后面加一句简单的"咒语" 即可。
大饼：什么咒语？
弘老师：Let's think step by step。
大饼：这么一句话，就能让模型变厉害了？
彬老师：是的。因为它不需要任何示例，却能激发模型产生完整的思维链，因此这种方法被称为Zero-shot-CoT。
弘老师：看看论文中的例子：一个杂耍演员可以同时抛接16个球。一半的球是高尔夫球，一半的高尔夫球是蓝色的，有多少个蓝色的高尔夫球?
小渣：一半是高尔夫球，意味着有8个高尔夫球，再一半是蓝色的，所以是4个蓝色高尔夫球。
彬老师： 没错，请看论文的下图试验。
彬老师：直接问模型这个问题，它给出错误答案8。但如果在问题后面加上"Let's think step by step"这句话，模型就会给出一系列推理步骤：1. 杂耍演员有16个球；2. 一半是高尔夫球，所以有16/2=8个高尔夫球；3. 一半的高尔夫球是蓝色的；3.所以有8/2=4个蓝色高尔夫球。最终答案是4个。
大饼：就像开启了某种隐藏模式一样！
弘老师：实验数据更加惊人。在 GSM8K数据集上，仅仅添加这个简单提示，模型性能从10.4%直接飙升至40.7%，提升近四倍！如下图所示。
小渣：这太神奇了！为什么简单的一句提示词能产生这么大的影响？
彬老师：大模型在预训练过程中已经"学习"了思考的能力，但需要特定的触发条件来激活这种能力。"Let's think step by step"就像一把钥匙，打开了模型内部的推理机制。不过，从数据看，Zero-shot-CoT（40.7%）的表现还是不如Few-shot-CoT（57%），是不是觉得有些遗憾？
弘老师：哈，彬老师卖了个关子，他马上要提到第三篇论文了。
未完待续...
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