当前，大型语言模型（LLM）在推理任务上表现出令人惊艳的能力，特别是在给出一些样例和中间步骤时。然而，prompt 方法往往依赖于 LLM 中的隐性知识，当隐性知识存在错误或者与任务不一致时，LLM 就会给出错误的回答。现在，来自谷歌、Mila 研究所等研究机构的研究者联合探索了一种
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