當(dāng)前，大型語(yǔ)言模型（LLM）在推理任務(wù)上表現(xiàn)出令人驚艷的能力，特別是在給出一些樣例和中間步驟時(shí)。然而，prompt 方法往往依賴于 LLM 中的隱性知識(shí)，當(dāng)隱性知識(shí)存在錯(cuò)誤或者與任務(wù)不一致時(shí)，LLM 就會(huì)給出錯(cuò)誤的回答。現(xiàn)在，來(lái)自谷歌、Mila 研究所等研究機(jī)構(gòu)的研究者聯(lián)合探索了一種
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