本文是LLM系列的文章，针对《Reasoning with Language Model Prompting: A Survey》的翻译。
语言模型提示推理：综述
- 摘要
- [1 引言](#1 引言)
- [2 前言](#2 前言)
- [3 方法分类](#3 方法分类)
- [4 比较和讨论](#4 比较和讨论)
- [5 基准与资源](#5 基准与资源)
- [6 未来方向](#6 未来方向)
- [7 结论与视角](#7 结论与视角)
摘要
推理作为解决复杂问题的基本能力，可以为各种现实应用提供后端支持，如医疗诊断、协商等。本文对语言模型提示推理的前沿研究进行了综述。我们以比较和总结的方式介绍研究工作，并提供系统的资源帮助初学者。我们还讨论了这种推理能力出现的潜在原因，并强调了未来的研究方向。
1 引言
2 前言
3 方法分类
4 比较和讨论
5 基准与资源
6 未来方向
7 结论与视角
本文对基于语言模型提示的推理进行了综述，包括全面的比较和几个研究方向。在未来，我们设想在NLP和其他领域的方法之间有一个更有效的协同作用，并希望复杂和高效的LM提示模型将越来越多地有助于提高推理性能。