要解决这个缺陷，就要使用到新的技巧，Few-Shot Chain of Thought。

根据 Wei 他们团队在 2022 年的研究表明：

通过向大语言模型展示一些少量的样例，并在样例中解释推理过程，大语言模型在回答提示时也会显示推理过程。这种推理的解释往往会引导出更准确的结果。

下面是论文里的案例，使用方法很简单，在技巧2 的基础上，再将逻辑过程告知给模型即可。从下面这个案例里，你可以看到加入解释后，输出的结果就正确了。

那本章开头提的例子就应该是这样的（注：本例子同样来自 Wei 团队论文）：

The odd numbers in this group add up to an even number: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
A: Adding all the odd numbers (9, 15, 1) gives 25. The answer is False.

The odd numbers in this group add up to an even number: 17,  10, 19, 4, 8, 12, 24.
A: Adding all the odd numbers (17, 19) gives 36. The answer is True.

The odd numbers in this group add up to an even number: 16,  11, 14, 4, 8, 13, 24.
A: Adding all the odd numbers (11, 13) gives 24. The answer is True.

The odd numbers in this group add up to an even number: 17,  9, 10, 12, 13, 4, 2.
A: Adding all the odd numbers (17, 9, 13) gives 39. The answer is False.

The odd numbers in this group add up to an even number: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. 
A:

聊完技巧，我们再结合前面的 Zero-Shot Chain of Thought，来聊聊 Chain of Thought 的关键知识。根据 Sewon Min 等人在 2022 年的研究 表明，思维链有以下特点：

1. "the label space and the distribution of the input text specified by the demonstrations are both key (regardless of whether the labels are correct for individual inputs)" 标签空间和输入文本的分布都是关键因素（无论这些标签是否正确）。
2. the format you use also plays a key role in performance, even if you just use random labels, this is much better than no labels at all. 即使只是使用随机标签，使用适当的格式也能提高性能。

理解起来有点难，我一个 prompt 案例给大家解释（