如何通过思维链提升LLM推理能力？

思维链推理(Chain-of-Thought Reasoning)，因其彻底改变了模型处理复杂问题的解决方式，目前已成为人工智能领域最炙手可热的重大进展之一。

通过模拟推理过程，CoT训练大语言模型将复杂的问题拆解，并提供更清晰、更具逻辑的响应(response)。这种方法不仅提高了人工智能输出的准确性和可靠性，减少幻觉的发生；还能够提升透明度，使我们更好地理解模型结论背后的推理过程。

随着人工智能在各个领域的应用越来越广泛，从数学等多学科到商业决策，无不彰显思维链推理在其中发挥的重要性。

澳鹏Appen全新推出电子书：《利用思维链提高LLM推理能力——数学推理数据案例分析》，探讨思维链推理的原则、优势及其对人工智能未来与人类互动的影响。

本书关键要点包括：

• 怎样通过思维链提示引发大语言模型推理
• 如何训练LLM执行思维链推理
• 思维链推理中存在的挑战
• 为何高质量数据对思维链推理至关重要
• 案例分析：澳鹏Appen如何为一家领先科技公司构建数学推理数据集

澳鹏Appen全新思维链推理电子书

贡献作者：

澳鹏Appen首席产品经理 Alice Desthuilliers

澳鹏Appen高级语言学家 Lu Lu

澳鹏Appen高级机器学习工程师 Shambhavi Srivastava

澳鹏Appen战略与营销主管 Si Chen