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@ -14,7 +14,7 @@ import APECOT from '../../img/ape-zero-shot-cot.png'
APEは、人間が設計した「一緒にステップバイステップで考えてみましょう」というプロンプトよりも優れたゼロショットCoTプロンプトを発見しました（[Kojima et al.、2022](https://arxiv.org/abs/2205.11916)）。 APEは、人間が設計した「一緒にステップバイステップで考えてみましょう」というプロンプトよりも優れたゼロショットCoTプロンプトを発見しました（[Kojima et al.、2022](https://arxiv.org/abs/2205.11916)）。
「一緒にステップバイステップで作業し、正しい答えを確認するために」のプロンプトは、思考の連鎖を引き起こし、MultiArithおよびGSM8Kベンチマークのパフォーマンスを向上させます。 「正しい答えを得るために、ステップバイステップで考えてみましょう。」のプロンプトは、思考の連鎖を引き起こし、MultiArithおよびGSM8Kベンチマークのパフォーマンスを向上させます。
<Screenshot src={APECOT} alt="APECOT" /> <Screenshot src={APECOT} alt="APECOT" />
画像出典：[Zhou et al.,（2022年）](https://arxiv.org/abs/2211.01910) 画像出典：[Zhou et al.,（2022年）](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
@ -23,4 +23,4 @@ APEは、人間が設計した「一緒にステップバイステップで考
- [AutoPrompt](https://arxiv.org/abs/2010.15980) - 勾配誘導型の検索に基づいて、多様なタスクのためのプロンプトを自動的に作成するアプローチを提案します。 - [AutoPrompt](https://arxiv.org/abs/2010.15980) - 勾配誘導型の検索に基づいて、多様なタスクのためのプロンプトを自動的に作成するアプローチを提案します。
- [Prefix Tuning](https://arxiv.org/abs/2101.00190) - NLGタスクのためのトレーニング可能な連続プレフィックスを前置する、ファインチューニングの軽量な代替案です。 - [Prefix Tuning](https://arxiv.org/abs/2101.00190) - NLGタスクのためのトレーニング可能な連続プレフィックスを前置する、ファインチューニングの軽量な代替案です。
- [Prompt Tuning](https://arxiv.org/abs/2104.08691) - 逆伝播を通じてソフトプロンプトを学習するメカニズムを提案します。 - [Prompt Tuning](https://arxiv.org/abs/2104.08691) - 逆伝播を通じてソフトプロンプトを学習するメカニズムを提案します。