🟢 零样本思维链
零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，Zero-shot-CoT）提示过程1是对 CoT prompting2 的后续研究，引入了一种非常简单的零样本提示。他们发现，通过在问题的结尾附加“让我们一步步思考。”这几个词，大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。从这个思维链中，他们能够提取更准确的答案。
零样本思维链(Kojima et al.)
从技术上讲，完整的零样本思维链过程涉及两个单独的提示/补全结果。在下面的图像中，左侧的顶部气泡生成一个思维链，而右侧的顶部气泡接收来自第一个提示（包括第一个提示本身）的输出，并从思维链中提取答案。这个第二个提示是一个 自我增强 的提示。
完整的零样本思维链过程(Kojima et al.)
示例
以下是一些演示（仅执行推理提取）。这个演示展示了GPT-3（davinci-003）无法解决一个简单的数学问题，而第二个演示使用了零样本思维链提示，并成功地解决了这个问题。随意输入您的OpenAI API密钥（点击生成），并在示例中进行操作。请注意，与思维链提示相比，零样本思维链提示要简单得多。
错误示例
正确示例
结论
零样本思维链也有效地改善了算术、常识和符号推理任务的结果。然而，毫不奇怪的是，它通常不如思维链提示过程有效。，在获取思维链提示的少量示例有困难的时候，零样本思维链可以派上用场。
有趣的消融实验
Kojima等人尝试了许多不同的零样本思维链提示（例如“让我们按步骤解决这个问题。”或“让我们逻辑思考一下。”），但他们发现“让我们一步一步地思考”对于他们选择的任务最有效。
备注
提取步骤通常必须针对特定任务，使得零样本思维链的泛化能力不如它一开始看起来的那样强。
从个人经验来看，零样本思维链类型的提示有时可以有效地提高生成任务完成的长度。例如，请考虑标准提示写一个关于青蛙和蘑菇成为朋友的故事。在此提示的末尾附加让我们一步一步地思考会导致更长的补全结果。