【ChatGPT教程】小技巧：Zero-Shot Chain of Thought
基于上述的第三点缺点，研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。
这个技巧使用起来非常简单，只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step （让我们一步步地思考），模型输出的答案会更加准确。
这个技巧来自于 Kojima 等人 2022 年的论文 Large Language Models are Zero-Shot Reasoners。在论文里提到，当我们向模型提一个逻辑推理问题时，模型返回了一个错误的答案，但如果我们在问题最后加入 Let‘s think step by step 这句话之后，模型就生成了正确的答案：
论文里有讲到原因，感兴趣的朋友可以去看看，我简单解释下为什么（如果你有更好的解释，不妨反馈给我）：
- 首先各位要清楚像 ChatGPT 这类产品，它是一个统计语言模型，本质上是基于过去看到过的所有数据，用统计学意义上的预测结果进行下一步的输出（这也就是为什么你在使用 ChatGPT 的时候，它的答案是一个字一个字地吐出来，而不是直接给你的原因，因为答案是一个字一个字算出来的）。
- 当它拿到的数据里有逻辑，它就会通过统计学的方法将这些逻辑找出来，并将这些逻辑呈现给你，让你感觉到它的回答很有逻辑。
- 在计算的过程中，模型会进行很多假设运算（不过暂时不知道它是怎么算的）。比如解决某个问题是从 A 到 B 再到 C，中间有很多假设。
- 它第一次算出来的答案错误的原因，只是因为它在中间跳过了一些步骤（B）。而让模型一步步地思考，则有助于其按照完整的逻辑链（A > B > C）去运算，而不会跳过某些假设，最后算出正确的答案。
按照论文里的解释，零样本思维链涉及两个补全结果，左侧气泡表示基于提示输出的第一次的结果，右侧气泡表示其收到了第一次结果后，将最开始的提示一起拿去运算，最后得出了正确的答案：
这个技巧，用于解复杂问题有用外，还适合生成一些连贯主题的内容，比如写长篇文章、电影剧本等。
但需要注意其缺点，连贯不代表，它就一定不会算错，如果其中某一步骤算错了，错误会因为逻辑链，逐步将错误积累，导致生成的文本可能出现与预期不符的内容。
另外，根据 Wei 等人在 2022 年的论文表明，还有它仅在大于等于 100B 参数的模型中使用才会有效。如果你使用的是小样本模型，这个方法不会生效。
根据 Yongchao Zhou 等人的最新论文，更好的 prompt 是:
Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.
