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).

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Écrire des prompts reste un passage obligé pour l'utilisation actuelle des LLM. S'il n'y a pas de recette miracle, l'augmentation des fenêtres de contexte permet de préciser toujours plus les demandes. Dans cet article, L'auteur nous explique simplement une démarche pour allez vers des résultats plus précis