分步回溯提示法以增强大语言模型推理能力

面对复杂问题时，不要直接回答。相反，先“退一步”，将问题抽象到更高层次。提出一个更宽泛、更普遍的问题，以提供有用的背景信息。例如，与其解决一个具体的物理问题，不如问“其背后的物理原理是什么？”或者，与其询问某人生活中的具体事件，不如问“他们的整体教育背景如何？”将这一抽象问题的答案与原始问题结合，作为给LLM的上下文。这能提供高质量的上下文信息，帮助模型更准确地推理。此技术不同于思维链（CoT），后者将问题分解为步骤；而“退一步提示”则是从更高视角重新构建问题，以生成相关背景。