chain of thought prompting elicits reasoning in large language models_multimodal chain-of-thought reasoning in language

 GitHub - amazon-science/auto-cot: Official implementation for "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models" (stay tuned & more will be updated)Official implementation for "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models" (stay tuned & more will be updated) - GitHub - amazon-science/auto-cot: Official implementation for "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models" (stay tuned & more will be updated)https://github.com/amazon-science/auto-cot

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manual-cot属于few shot，Q和A属于人工设计的问题，autocot使用let's think step by step，前面的Q和A是采样的。not just step by step，lets one by one，不仅仅使用一个step by step，多次使用。

1.abstract

chain of thought（cot）：人类在遇到问题时所产生的的推理步骤，表现形式是一些列的短句子。用了cot之后，palm540b在GSM8k上取得了58.1%。

2.introduction

system 1：能够很快被理解的。system 2：很慢需要理解的，需要一步一步思考的，比如解数学题。

在prompt中不仅给出答案，再让大模型续写，而且给出推理过程，大模型续写正确率会提高。

cot需要更多计算量，因为更多的推理过程；cot有更好的可解释性。

人工构造cot的成本很高的，需要自己写推理过程。

在简单数据集上，模型越大，能力也是越高的，但是在难的数据集上，如果只使用标准的prompt，是不如cot prompt的，即便增大模型参数量效果也是不佳的，并非正相关的。

第一种，只有公式，第二种把cot替换成与中间式子等长的...，第三种把推理过程写在答案后面，效果都不太好，体现出cot中自然语言的作用。

在cot之前的prompt只是大模型语言能力的下线。