这是一篇论文，介绍了一个比思维链更强的大语言模型prompt方法，能够在解决高难度数学问题上表现比思维链更佳。题为Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language Models，提出 Progressive-Hint Prompting (PHP，注意这个PHP不是编程语言，这是这个方法的缩写)，在 PHP 框架下，Large Language Model (LLM) 能够利用前几次生成的推理答案作为之后推理的提示，逐步靠近最终的正确答案。
使用 PHP方法: 1.问题能够和推理答案进行合并，形成新的问题；2.模型可以处理这个新的问题，给出新的推理答案。
结果表明，G.P.T-4+PHP 的方式在多个数据集上的结果达到最为先进，包括 SVAMP (91.9%), AQuA (79.9%), GSM8K (95.5%) 以及 MATH (53.9%)。该方法大幅超过 GPT-4+CoT（思维链）。甚至能解决数论问题中6%的问题。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.09797

学会了