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CoT
Technical Report: The Decreasing Value of Chain of Thought in Prompting - Wharton Generative AI Labs
Une étude récente sur l'efficacité de la méthode "Chain-of-Thought" (CoT) pour les modèles de langage montre que ses bénéfices varient selon le type de modèle et la tâche. Pour les modèles "non raisonnants", CoT améliore légèrement la performance moyenne, mais augmente aussi la variabilité des réponses. Les modèles "raisonnants", eux, ne tirent que peu d'avantages de cette méthode, malgré un coût en temps significatif (20-80% de temps supplémentaire).
