思维链提示现已内置于大型语言模型中，减少了对明确指令的需求

思维链（Chain of Thought, CoT）提示，即指示模型“一步一步思考”，通过允许中间步骤被分词，在复杂的推理任务中非常有效。然而，OpenAI等实验室的新模型已将这种推理能力内部集成，使得明确的CoT提示变得冗余甚至有害。Sprague等人的一项元分析等研究表明，CoT的好处在数学和符号推理中最为明显，因为中间状态至关重要，而在分类或提取等任务中则不那么明显。生成冗长的CoT解释的成本可能很高，因为输出令牌成本高昂且会增加显著的延迟。 AI

影响 明确的思维链提示对于先进的大型语言模型来说正变得不那么必要，这可能会降低复杂推理任务的成本和延迟。

排序理由 该条目讨论了（思维链）提示技术相对于大型语言模型能力的演变和有效性，而不是宣布新的模型发布或研究突破。

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• Kojima et al.
• OpenAI
• Sprague et al.
• train of thought
• Wei et al. Reply

• 模型发布
• 其他

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