本文提出了法律演绎提示（LoT）方法，使得大型语言模型在不需要任何学习、微调或示例的情况下能够对案件进行演绎判断。在 CAIL 2018 的中国刑事案例数据集上进行的实验表明，使用 LoT 的 LLMs 在各种推理任务上比基线模型和思维连贯提示等最新提示方法具有更好的性能。LoT 使模型能够集中关注与判断相关的关键信息，并正确理解行为的法律含义。我们的方法使 LLMs 能够预测法律条文和理由等相关内容，并显著提高了模型的可解释性。

Jul, 2023

通过模拟推理为大型语言模型自动生成相关样本或知识的新提示方法在各种推理任务中表现优于零示范的链式思考提示和人工少量示范的链式思考，包括 GSM8K 和 MATH 中的数学问题解决、Codeforces 中的代码生成和 BIG-Bench 中的其他推理任务。

Oct, 2023

通过使用 “Let's think step by step” 等输入提示来生成排列步骤，Plan-and-Solve (PS) Prompting 解决了 Zero-shot-CoT 存在的缺失计算错误，缺失步骤错误和语义误解错误，是一种有效的零次提示策略，能够在数学推理问题上与 8-shot CoT 提示相媲美，并优于 Zero-shot-CoT 和 Zero-shot-Program-of-Thought 提示。

May, 2023

本论文研究了 Chain-of-Thought 提示对大型语言模型的多步推理能力的影响，发现即使使用无效的推理步骤，其提示也能达到 80-90% 的性能，并探究了其他理性方面的影响。

Dec, 2022

本研究提出了 Fine-tune-CoT 方法，该方法利用非常大的语言模型以生成推理样本并通过微调来教授较小的模型，从而在较小的模型中实现了大量的推理能力优化。

Dec, 2022

链式思维提示可以引导语言模型进行复杂的多步推理。我们提出了一种考虑演示模式多样性的提示方法，通过在中间步骤中结合步长和推理过程等模式，有效地缓解由演示引起的偏差问题并实现对不同场景的更好泛化。我们在两个开源 LLM 模型上进行了九个推理基准任务的实验，结果表明我们的方法大大提高了推理性能，并且对错误表现出鲁棒性。代码将公开提供。

Apr, 2024

利用领导者 - 追随者双层框架，本文实现了一个完全集成的端到端框架，用于处理复杂的推理任务，并通过引入历史发现为生成合适的问题（提示）提供指导，进而指导行动学习。

Oct, 2023

本文提出了一种新的方法 Active-Prompt，通过任务特定的示例提示来适应 LLMs 的不同任务，通过从特定的查询池中选择最不确定的问题进行注释来确定哪些问题是最重要和有帮助的。经验结果表明了我们提出的方法的优越性，取得了八项复杂推理任务的最新成果。

Feb, 2023

使用大型语言模型（LLMs）自动化医疗任务，如临床记录、信息检索和决策支持。我们提出一种修改的 MedQA-USMLE 数据集，用于模拟真实的临床场景，并探索基于思维链（CoT）推理的主观响应生成，以获取正确的医疗问题答案。我们还利用回报训练机制和人类参与，开发了更好的对比学习策略，并通过增量推理的提示得出贪婪解码方法比其他策略更好的结论。

Mar, 2024

大规模语言模型的推理能力可通过修改解码过程有效地引出连续推理路径，而不需要手动设计提示技术，这种具备内在推理能力的解码方法优于传统贪婪解码方式。

Feb, 2024