arXiv Artificial Intelligence· Ibrahim Khan, Thai Van Nguyen, Yi Xia, Pratch Suntichaikul, Mustafa Can Gursesli, Daniel Fernandez Galeote, Juho Hamari, Ruck Thawonmas·· 18 小时前AI 评分31
RE-ZS-CoT：角色增强零样本思维链提示的大规模评估
A Large-Scale Evaluation of Role-Enhanced Zero-Shot Chain-of-Thought Prompting
AI 导读
研究提出 RE-ZS-CoT 提示框架，将领域专家角色与零样本思维链结合，在 20 个 LLM 和 7 个基准上最高提升 44 个百分点。静态角色选择在算术、常识与阅读理解任务上取得峰值表现，动态角色选择由模型自主匹配任务角色，两者改进的基准高度一致。消融实验显示不匹配的非常规角色会降低性能，框架在 2b-14b 参数规模上验证可扩展性，Granite3.3-8b 在算术推理上表现突出。
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