EchoPrompt：先重复一遍问题，大模型的答案会更好！

主要观点总结

研究发现，让大语言模型（LLM）像人类一样复述问题，可以显著提升其表现。新技术EchoPrompt使AI在推理任务中取得质的飞跃。EchoPrompt的核心是在AI回答问题前，先让其用自己的话重新描述问题，从而提高其理解力和准确性。这一技术适用于零样本学习和少样本学习场景，并且在多个推理任务和不同模型上测试效果惊人。

关键观点总结

关键观点1: EchoPrompt技术的核心

让AI在回答问题前复述问题，提高其理解力和准确性。

关键观点2: EchoPrompt技术的效果

在数值任务中，code-davinci-002模型的零样本思维链性能提升5%；在阅读理解任务中，性能提升13%。GPT-3.5-turbo模型在GSM8K基准测试上的few-shot-CoT准确率从75.1%提升到82.6%。

关键观点3: EchoPrompt技术的适用性

无论是大模型还是小模型，无论是标准提示还是思维链提示，EchoPrompt都能带来性能提升。即使在查询中加入无关信息，EchoPrompt仍然能够保持效果。

关键观点4: EchoPrompt技术的优点

原始查询和重述版本都对性能提升有贡献，意味着AI能从不同角度理解问题；抗干扰能力强，对于处理现实世界的嘈杂数据非常重要。

关键观点5: 文章来源

同步自知识星球《AGI Hunt》，该星球负责监控推特、油管、discord、电报等平台的热点AI内容，并基于数个资讯处理的AI agent进行挑选、审核、翻译、总结。

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