LEAST-TO-MOST PROMPTING ENABLES COMPLEX REASONING IN LARGE LANGUAGE MODELS 2023 ICLR

1 概述

• 进一步发展维链提示过程 (CoT prompting)

  • 分为两个阶段：

    第一阶段：向语言模型提出查询，将问题分解成子问题。
  • 第二阶段：再次向语言模型提出查询，逐个解决这些子问题。
    • 解决第二个子问题的答案建立在第一个子问题的答案之上。
    • 原始问题被附加在最后作为最终的子问题。

2 和CoT的对比 

Least to Most prompting：

CoT：