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本文研究了对比提示（CP）如何增强大型语言模型（LLM）的复杂推理能力。通过在LLM作答前提供正确和错误答案，实验显示CP能显著提高算术、常识和符号推理任务的性能，例如GPT-4模型在GSM8K和AQUA-RAT任务上的准确率分别提升至88.8%和62.2%。此方法可与现有提示技术无缝集成，并在多数任务中超越零样本和小样本对比推理解法。
本文是LLM系列文章，针对《Large Language Models are Contrastive Reasoners》的翻译。
摘要
提示方法在增强预训练的大型语言模型（LLM）的能力方面发挥着至关重要的作用。我们探讨了对比提示（CP）如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。我们通过在LLM提供答案之前简单地添加“让我们给出正确和错误的答案”来证明LLM是不错的对比推理机。在各种大型语言模型上的实验表明，零样本对比提示提高了一系列算术、常识和符号推理任务的性能，而无需任何手工制作的小样本示例，例如使用最先进的GPT-4模型，将GSM8K和AQUA-RAT的准确率从35.9%提高到88.8%，将41.3%提高到62.2%。我们的方法不仅在大多数算术和常识性推理任务中超越了零样本CoT和小样本CoT，而且可以与现有的提示方法无缝集成，与现有的方法相比，得到了改进或可比的结果。我们的代码可在以下GitHub存储库中获得：https://github.com/yao8839836/cp。
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