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零样本思维链-技术原理.docx
资料介绍
零样本思维链（Zero-shot CoT）
核心定义
零样本思维链（Zero-shot Chain-of-Thought，简称Zero-shot CoT）是一种大语言模型提示工程技术，它不需要在提示中提供手动标注的推理示例，仅通过添加统一的触发提示（最典型为"Let's think step by step"，中文可译为"让我们一步步思考"），就能引导大语言模型自动生成完整的推理过程，进而提升模型在复杂推理任务上的表现，属于少样本思维链（Few-shot CoT）的延伸与优化。
技术背景
大语言模型本身具备一定的上下文理解与推理能力，但在面对需要多步逻辑推导的任务（如算术题、常识推理、符号操作等）时，往往会直接给出最终答案，跳过中间推理环节，容易出现逻辑漏洞与计算错误。2021年谷歌研究团队提出少样本思维链（Few-shot CoT），通过在提示中提供多个带推理过程的示例，引导模型分步推理，显著提升了推理准确率，但该方法存在两个明显缺陷：一是不同任务需要手工设计不同的推理示例，成本高、通用性差；二是对于复杂任务，多个示例会大幅增加提示长度，占用更多上下文窗口，提升推理成本。正是在这一背景下，Zero-shot CoT被提出，解决了少样本思维链依赖手工标注示例的痛点。
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