与Few-shot CoT不同，Zero-shot CoT并不需要人为构造demonstrations，只需要在prompt中加入一个特定的指令，即可驱动LLMs以思维链的方式生成结果。
当然这种不需要人工构造demonstrations的方式，效果相对Few-shot CoT会表现稍微差一点点。但是相对Zero-shot和Few-shot的方法而言，Zero-shot CoT在复杂任务推理上却能带来巨大的效果提升。
《Large language models are zero-shot reasoners》
论文首先提出了Zero-shot CoT的方法，整个流程包含两部分：
- 1.Reasoning Extraction
- 使用一个特定的"reasoning" prompt，是语言模型LLM生成原始问题的思维链，如"Let's think step by step."（让我们一步步来思考）
- 2.Answer Extraction
- 基于第一步的结果，添加一个"answer" prompt，要求LLM生成正确的结果。
- 这一个步骤中，LLM的输入格式为：quesiton + "reasoning" prompt + result(CoT) + "answer" prompt，输出为：result(answer)
值得一提的是，论文同时发现了，当模型LLM变得越来越大，对于使用Zero-shot的结果带来的增益不大，但是对使用Zero-shot CoT的结果带来的增益较大。
《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》
既然在上一篇论文中，已经发现了LLM存在Zero-shot CoT的能力，那如果事先对LLM进行基于CoT的instruction tuning，那模型使用Zero-shot CoT方式在对unseen样本进行预测时，效果会不会更好？本论文给出了肯定的答案。
论文探索了以下可能影响LLM在unseen task上表现的因素：
- 1.任务数量
- 2.模型大小
- 3.指令微调（instruction tuning）
论文微调数据集包含了1836种指令任务，473个数据集和146种任务类型构成，数据集中包含了9个人工标注的CoT数据集。同时保留一个没出现过的held-out数据集作为模型评估数据集。
使用的模型是PaLM，而经过instruction tuning的模型，称为FlanPaLM（Finetuned Language PaLM）。
得到了以下结论：
- 1.增加微调任务数量，可以提高LLM表现。但任务数量超过一定值后，不管模型尺寸是否增大，受益都不大。推测原因有：
- (1) 额外的任务多样化不足，没有为LLM提供新的知识；
- (2) 多任务指令微调只是更好地激发了模型从预训练任务中学习到知识的表达能力，而微调任务超过一定值后，对表达能力没有太大帮助。
- 2.微调和未微调的PaLM，从8B增大到540B，在unseen任务上效果越来越好；
- 3.微调数据与CoT数据的关系
- (1) 微调数据中删除CoT数据，会降低PaLM的推理能力
- (2) 微调数据包含CoT数据，会全面提高所有评测任务的表现
3.总结
对于大模型LLM涌现的CoT能力，业界目前的共识是：当模型参数超过100B后，在复杂推理任务中使用CoT是能带来增益的；而当模型小于这个尺寸，CoT并不会带来效果增益。
还记得在Pretrain+Fine-tuning时代下，对于复杂数学推理任务，如MultiArith、GSM8K下，效果还是不太理想，而短短几年时间，LLM+CoT的模式已经大大提升了该领域的解决能力。随着LLM的继续发展，未来必定会发现更多LLM隐藏的能力和使用方法，让我们拭目以待。
4.Reference
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Large language models are zero-shot reasoners
Scaling Instruction-Finetuned Language Models
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
On the advance of making language models better reasoners
Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models
Complexity-based prompting for multi-step reasoning
Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models
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