论文提出 RE-ZS-CoT：专家角色增强零样本思维链提示
原文标题：A Large-Scale Evaluation of Role-Enhanced Zero-Shot Chain-of-Thought Prompting
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研究提出角色增强零样本思维链（RE-ZS-CoT）提示框架，将领域专家角色系统性地融入 LLM 推理，无需任务示例。在 20 个模型与 7 个基准上测试静态与动态角色选择，性能最高提升 44 个百分点。消融显示不匹配的角色会损害表现，强调任务与角色对齐的必要性。
- 问题
- 零样本思维链提示如何在不给示例的情况下提升推理表现。
- 方法
- 把领域专家角色系统性注入零样本 CoT，比较静态预设角色与模型自主动态选角色。
- 结果
- 20 个模型、7 个基准上最高提升 44 个百分点；角色不匹配会损害表现。
- 影响
- 低成本提示技巧即可显著提升推理，但角色必须与任务对齐，可直接用于产品提示模板。
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