Auto-CoT 是一种为大型语言模型自动生成少样本思维链演示的方法。它不手动制作示例，而是将问题池中的问题进行聚类，并从每个聚类中选择一个代表，以确保多样性。然后，语言模型为这些代表性问题生成逐步推理过程，从而创建一组多样化的演示。这种方法旨在通过避免基于相似性的抽样的陷阱（可能放大错误）并消除手动创建示例的劳动密集型过程来改善模型的推理能力。 AI
影响 自动创建 LLM 的多样化推理示例，有可能提高性能并减少人工工作量。
排序理由 该条目描述了一种生成 LLM 训练数据的新颖方法，这是一项研究贡献。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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