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少样本思维链-技术原理.docx
资料介绍
少样本思维链（Few-shot CoT）
一、核心定义
少样本思维链（Few-shot Chain-of-Thought，简称Few-shot CoT）是大语言模型场景下的一种提示工程技术，核心思路是在给模型的输入提示中，提供少量带完整推理过程的示例，引导大语言模型在生成答案时也模仿示例输出分步推导的思维过程，而非直接输出最终结果，以此提升模型在复杂推理任务（如数学计算、逻辑推理、常识问答）上的准确率。
二、技术背景
在Few-shot CoT提出之前，传统的少样本提示（标准少样本学习）仅给模型提供「输入-输出」对的示例，即只展示问题和对应答案，不展示推理过程。这种模式对于需要多步推导的复杂任务效果很差，大语言模型经常跳过关键推理步骤，出现逻辑错误。
2022年谷歌研究团队在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中正式提出思维链提示，其中少样本思维链是该体系中最基础的应用形式，依托100B参数以上的大语言模型，能显著提升复杂推理任务表现，不需要对模型进行微调，仅通过修改提示词即可生效。
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