本论文提出一种基于链式推理的自动提问方法 Auto-CoT，通过采样具有多样性的问题并生成推理链来构建演示，在十项公共基准推理任务中，Auto-CoT 不断匹配或超越需要手动设计演示的 CoT 范例的性能。

Oct, 2022

该研究提出了一种将语言与视觉信息相结合的理由生成和答案推断的多模态 - CoT 框架，使得答案推断可以更好地利用基于多模态信息的生成的理由，并取得了比先前最先进的 LLM（GPT-3.5）高 16 个百分点（75.17％-> 91.68％准确度）的性能，在 ScienceQA 基准测试中甚至超过了人类的表现。

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

AI 系统的一个长期目标是像人类一样进行复杂的多模态推理。最近，大型语言模型（LLMs）通过利用思维链（CoT）在仅使用语言模态上取得了显著的多步推理进展，然而，将这些进展应用于多模态情境引入了更高的挑战，其中包括但不限于对劳动密集型注释的不切实际需求以及在灵活性、泛化性和可解释性方面的限制。为了在多模态中唤起 CoT 推理，该研究首先对多模态提出的这些挑战进行了深入分析，并提出了两个关键见解：“保持批判性思维” 和 “让每个人发挥各自的作用” 在多模态 CoT 推理中。此外，该研究提出了一种新颖的 DDCoT 提示，通过负空间提示保持临界态度，并通过首先将 LLMs 的推理责任划分为推理和识别，然后将视觉模型的视觉识别能力整合到联合推理过程中来融入多模态推理。DDCoT 生成的基于理性的解释不仅改进了大型和小型语言模型在零样本提示和微调学习中的推理能力，显著超过了最先进的方法，而且还展示出令人印象深刻的泛化性和可解释性。

Oct, 2023

通过引入图引导的 CoT 提示方法，以问题 / 理由图为基础的图引导推理方法在多步骤推理中表现出优越性能。

Nov, 2023

本研究通过一种自洽的跨语言提示机制，提出了一种跨语言多步推理方法，可以在不同语言中实现多步推理路径，从而达到解决复杂推理任务的目的，并在实验评估中表现出比现有提示方法更优的性能。

Nov, 2023

我们提出了一种粗细链式思维（CoF-CoT）方法，将自然语言理解任务分解为多个推理步骤，以便大型语言模型学习获取和利用解决不同粒度任务所需的关键概念，并利用基于语义的抽象意义表示（AMR）结构化知识作为中间步骤，捕捉话语的细微差别和多样性结构，并理解它们的不同层次之间的联系。我们的方法在零样本和少样本多领域设置下，证明了对大型语言模型在多粒度自然语言理解任务中的辅助作用。

Oct, 2023

大型语言模型（LLMs）在生成连贯思路解释时展现出强大的推理能力，然而，之前的研究仅关注于回答的准确性，忽略了生成的连贯思路的正确性。本文通过利用知识图谱（KGs）深入探讨 LLMs 在多跳问题回答中的连贯思路推理能力。我们提出了一种新颖的区分性和生成性连贯思路评估范式，用于评估 LLMs 关于推理的知识和生成连贯思路的准确性。通过在两个多跳问题回答数据集上对 5 个不同家族的 LLMs 进行的实验证明，LLMs 具有足够的知识进行推理，然而，LLMs 生成的连贯思路的准确性与回答的准确性存在显著差异，表明它们经常通过错误的推理方法得出正确的答案。

Feb, 2024

通过使用自我一致性和思维链技术来改善云端大型语言模型中的分布式同义问题，可以显着提高所有用户查询的准确性。

Apr, 2023

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