Contrastive Chain-of-Thought Prompting

本文是LLM系列文章，针对《Contrastive Chain-of-Thought Prompting》的翻译。

摘要

尽管思维链在增强语言模型推理方面取得了成功，但其基本过程仍不太清楚。尽管逻辑上合理的推理似乎对思维链至关重要，但先前的研究令人惊讶地表明，当使用无效的演示时，影响最小。此外，传统的思维链并没有告知语言模型应该避免哪些错误，这可能会导致更多的错误。因此，受人类如何从正面和负面例子中学习的启发，我们提出了对比思维链来增强语言模型推理。与传统的思维链相比，我们的方法提供了有效和无效的推理演示，以引导模型逐步推理，同时减少推理错误。为了提高泛化能力，我们引入了一种自动构建对比演示的方法。我们在推理基准上的实验表明，对比思维链可以作为思维链提示的一般增强。

1 引言

2 不同类型对比论证的效果初探

3 对比思维链

4 实验

5 相关工作

6 结论

在这项工作中，我们探索了利用无效推理演示来增强思维链的效果。通过对不同无效思维链类别的初步研究，我们发现以对比的方式提供有效和无效的演示大大提高了语言模型