从标注数据自动增强和选择思维链提示

论文概述Automate-CoT解决了手动思维链提示工程的挑战，通过从标注的训练数据自动生成和选择高质量的理性推理链。它使用机器生成的理性推理配合方差减少的策略梯度优化来选择最优的提示组合，消除了对人工标注推理链的需求，同时达到最先进的性能。 论文信息： 发布时间：2023-02-24 作者：KaShun Shum, Shizhe Diao, Tong Zhang 机构：Hong Kong University of Science and Technology, University of Illinois Urbana-Champaign 研究方向：提示工程 (Prompt Engineering), 大型语言模型推理 (LLM Reasoning) 核心技术：自动思维链 (Automatic CoT) 研究背景思维链提示在推理任务上表现出色，但手工制作高质量的推理链需要大量...

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