English(EN) A Large-Scale Evaluation of Role-Enhanced Zero-Shot Chain-of-Thought Prompting

新的提示框架通过专家角色增强大型语言模型的推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-22 04:00

研究人员推出了一种名为“增强角色零样本思维链”（RE-ZS-CoT）的新提示框架，旨在提高大型语言模型的推理能力，而无需任务特定的示例。该方法整合了领域特定的专家角色，这些角色可以静态分配或由模型动态选择，以提高在各种基准测试中的性能。对20个大型语言模型和七个基准测试的评估表明，RE-ZS-CoT的性能经常优于现有的零样本和零样本思维链基线，改进幅度高达44个百分点。该框架的有效性在不同模型规模上得到了验证，包括Granite3.3-8b等较小的模型，显示了其在提升大型语言模型能力方面的可扩展性和实用性。 AI

影响这项新的提示技术可以在无需大量微调的情况下，显著提高大型语言模型在复杂推理任务上的性能。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ibrahim Khan, Thai Van Nguyen, Yi Xia, Pratch Suntichaikul, Mustafa Can Gursesli, Daniel Fernandez Galeote, Juho Hamari, Ruck Thawonmas · 2026-10-22 04:00

角色增强型零样本思维链提示的大规模评估

arXiv:2610.29073v1 Announce Type: new Abstract: This paper proposes Role-Enhanced Zero-Shot Chain-of-Thought (RE-ZS-CoT), a prompting framework that systematically integrates domain-specific expert roles to enhance reasoning in large language models (LLMs) without task-specific e…

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