Accatastamento lessicografico:<\/strong> Ulteriore restringimento a una particolare forma sintattica dello stato obiettivo.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\nTestando questi suggerimenti su problemi di complessit\u00e0 crescente, i ricercatori hanno voluto valutare quanto i LLM fossero in grado di generalizzare il ragionamento dimostrato negli esempi.<\/p>\n\n\n\n<\/span>Svelati i risultati principali<\/span><\/h2>\n\n\nI risultati di questo studio mettono in discussione molte delle ipotesi prevalenti sulla richiesta di CoT:<\/p>\n\n\n
\nEfficacia limitata della CoT: <\/strong>Contrariamente a quanto affermato in precedenza, la richiesta di CoT ha mostrato miglioramenti significativi delle prestazioni solo quando gli esempi forniti erano estremamente simili al problema da interrogare. Non appena i problemi si discostano dall'esatto formato mostrato negli esempi, le prestazioni calano drasticamente.<\/p><\/li>Rapido degrado delle prestazioni:<\/strong> Con l'aumentare della complessit\u00e0 dei problemi (misurata in base al numero di blocchi coinvolti), l'accuratezza di tutti i modelli \u00e8 diminuita drasticamente, indipendentemente dal prompt CoT utilizzato. Ci\u00f2 suggerisce che i LLM faticano a estendere il ragionamento dimostrato in esempi semplici a scenari pi\u00f9 complessi.<\/p><\/li>Inefficacia dei suggerimenti generali:<\/strong> Sorprendentemente, i suggerimenti pi\u00f9 generali della CoT hanno spesso dato risultati peggiori rispetto a quelli standard senza esempi di ragionamento. Questo contraddice l'idea che la CoT aiuti i LLM ad apprendere strategie generalizzabili di risoluzione dei problemi.<\/p><\/li>Trade-off di specificit\u00e0:<\/strong> Lo studio ha rilevato che i prompt altamente specifici possono raggiungere un'elevata accuratezza, ma solo su un sottoinsieme molto ristretto di problemi. Ci\u00f2 evidenzia un forte compromesso tra l'aumento delle prestazioni e l'applicabilit\u00e0 del prompt.<\/p><\/li>Mancanza di un vero apprendimento algoritmico:<\/strong> I risultati suggeriscono fortemente che i LLM non stanno imparando ad applicare procedure algoritmiche generali dagli esempi di CoT. Sembrano invece affidarsi alla corrispondenza dei modelli, che si rompe rapidamente quando si trovano di fronte a problemi nuovi o pi\u00f9 complessi.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\nQuesti risultati hanno implicazioni significative per i professionisti dell'intelligenza artificiale e per le aziende che desiderano sfruttare i prompt della CoT nelle loro applicazioni. Suggeriscono che, sebbene la CoT possa aumentare le prestazioni in alcuni scenari ristretti, potrebbe non essere la panacea per i compiti di ragionamento complessi che molti avevano sperato. <\/p>\n\n\n\n<\/span>Oltre il mondo dei blocchi: Estendere l'indagine<\/span><\/h2>\n\n\nPer assicurarsi che i loro risultati non fossero limitati al dominio di Blocksworld, i ricercatori hanno esteso la loro indagine a diversi domini di problemi sintetici comunemente usati in precedenti studi di CoT:<\/p>\n\n\n
\nMoneta a rotazione:<\/strong> Un compito che prevede di prevedere lo stato di una moneta dopo una serie di lanci.<\/p><\/li>Ultima LetteraConcatenazione:<\/strong> Un compito di elaborazione del testo che richiede la concatenazione delle ultime lettere di parole date.<\/p><\/li>Aritmetica a pi\u00f9 fasi:<\/strong> Problemi di semplificazione di espressioni aritmetiche complesse.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\nQuesti domini sono stati scelti perch\u00e9 consentono di generare problemi di complessit\u00e0 crescente, simili a quelli di Blocksworld. I risultati di questi ulteriori esperimenti sono stati sorprendentemente coerenti con i risultati di Blocksworld:<\/p>\n\n\n
\nMancanza di generalizzazione:<\/strong> La richiesta di CoT ha mostrato miglioramenti solo su problemi molto simili agli esempi forniti. Con l'aumentare della complessit\u00e0 del problema, le prestazioni si sono rapidamente ridotte a livelli paragonabili o peggiori rispetto al prompt standard.<\/p><\/li>Pattern matching sintattico:<\/strong> Nel compito LastLetterConcatenation, il prompt della CoT ha migliorato alcuni aspetti sintattici delle risposte (come l'uso delle lettere corrette), ma non \u00e8 riuscito a mantenere l'accuratezza all'aumentare del numero di parole.<\/p><\/li>Fallimento nonostante passi intermedi perfetti:<\/strong> Nei compiti aritmetici, anche quando i modelli riuscivano a risolvere perfettamente tutte le possibili operazioni a una cifra, non riuscivano a generalizzare a sequenze di operazioni pi\u00f9 lunghe.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\nQuesti risultati rafforzano ulteriormente la conclusione che gli attuali LLM non apprendono strategie di ragionamento generalizzabili dagli esempi di CoT. Al contrario, sembrano affidarsi in larga misura a una corrispondenza superficiale dei modelli, che si rompe di fronte a problemi che si discostano dagli esempi dimostrati.<\/p>\n\n\n
<\/span>Implicazioni per lo sviluppo dell'IA<\/span><\/h2>\n\n\nI risultati di questo studio hanno implicazioni significative per lo sviluppo dell'IA, in particolare per le imprese che lavorano su applicazioni che richiedono capacit\u00e0 complesse di ragionamento o pianificazione:<\/p>\n\n\n
\nRivalutazione dell'efficacia della CTF:<\/strong> Lo studio mette in discussione l'idea che la richiesta di CoT \"sblocchi\" le capacit\u00e0 di ragionamento generale nei LLM. Gli sviluppatori di intelligenza artificiale dovrebbero essere cauti nell'affidarsi alla CoT per compiti che richiedono un vero pensiero algoritmico o la generalizzazione a scenari nuovi.<\/p><\/li>Limiti degli attuali LLM:<\/strong> Nonostante le loro impressionanti capacit\u00e0 in molte aree, i LLM di ultima generazione hanno ancora difficolt\u00e0 a ragionare in modo coerente e generalizzabile. Ci\u00f2 suggerisce che potrebbero essere necessari approcci alternativi per le applicazioni che richiedono una pianificazione robusta o la risoluzione di problemi in pi\u00f9 fasi.<\/p><\/li>Il costo dell'ingegneria tempestiva: <\/strong>Sebbene i suggerimenti di CoT altamente specifici possano dare buoni risultati per insiemi di problemi ristretti, l'impegno umano richiesto per creare questi suggerimenti pu\u00f2 superare i benefici, soprattutto in considerazione della loro limitata generalizzabilit\u00e0.<\/p><\/li>Ripensare le metriche di valutazione:<\/strong> Lo studio evidenzia l'importanza di testare i modelli di intelligenza artificiale su problemi di varia complessit\u00e0 e struttura. Affidarsi esclusivamente a set di test statici pu\u00f2 portare a sovrastimare le reali capacit\u00e0 di ragionamento di un modello.<\/p><\/li>Il divario tra percezione e realt\u00e0:<\/strong> C'\u00e8 una discrepanza significativa tra le capacit\u00e0 di ragionamento percepite dei LLM (spesso antropomorfizzate nel discorso popolare) e le loro reali capacit\u00e0, come dimostrato in questo studio.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<\/span>Raccomandazioni per gli operatori dell'IA<\/span><\/h2>\n\n\nAlla luce di queste considerazioni, ecco alcune raccomandazioni chiave per i professionisti dell'IA e per le imprese che lavorano con i LLM:<\/p>\n\n\n
Pratiche di valutazione rigorose:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\nImplementare framework di test in grado di generare problemi di varia complessit\u00e0.<\/p><\/li>
Non affidatevi esclusivamente a set di test statici o a benchmark che possono essere rappresentati nei dati di formazione.<\/p><\/li>
Valutare le prestazioni su uno spettro di variazioni del problema per valutare l'effettiva generalizzazione.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
Aspettative realistiche per la CdT:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\nUsare il prompt della CoT con giudizio, comprendendo i suoi limiti nella generalizzazione.<\/p><\/li>
Tenete presente che i miglioramenti delle prestazioni ottenuti con la CoT possono essere limitati a gruppi di problemi ristretti.<\/p><\/li>
Considerate il compromesso tra lo sforzo di progettazione immediato e i potenziali guadagni di prestazioni.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
Approcci ibridi:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\nPer compiti di ragionamento complessi, si pu\u00f2 considerare di combinare gli LLM con approcci algoritmici tradizionali o con moduli di ragionamento specializzati.<\/p><\/li>
Esplorare metodi che possano sfruttare i punti di forza dei LLM (ad esempio, la comprensione del linguaggio naturale) compensando le loro debolezze nel ragionamento algoritmico.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
Trasparenza nelle applicazioni di IA:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\nComunicare chiaramente i limiti dei sistemi di IA, soprattutto quando si tratta di compiti di ragionamento o di pianificazione.<\/p><\/li>
Evitare di sopravvalutare le capacit\u00e0 degli LLM, in particolare nelle applicazioni critiche per la sicurezza o ad alto rischio.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
Ricerca e sviluppo continui:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\nInvestire nella ricerca per migliorare le reali capacit\u00e0 di ragionamento dei sistemi di IA.<\/p><\/li>
Esplorare architetture o metodi di formazione alternativi che possano portare a una generalizzazione pi\u00f9 robusta in compiti complessi.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
Messa a punto specifica del dominio:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\nPer domini di problemi ristretti e ben definiti, si pu\u00f2 pensare di affinare i modelli su dati e modelli di ragionamento specifici del dominio.<\/p><\/li>
Tenete presente che questa messa a punto pu\u00f2 migliorare le prestazioni all'interno del dominio, ma non pu\u00f2 generalizzarsi al di fuori di esso.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
Seguendo queste raccomandazioni, i professionisti dell'IA possono sviluppare applicazioni di IA pi\u00f9 robuste e affidabili, evitando le potenziali insidie associate alla sopravvalutazione delle capacit\u00e0 di ragionamento degli attuali LLM. Le intuizioni di questo studio servono a ricordare l'importanza di una valutazione critica e realistica nel campo dell'IA in rapida evoluzione.<\/p>\n\n\n
<\/span>Il bilancio<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\nQuesto studio innovativo sulla sollecitazione della catena del pensiero nei compiti di pianificazione sfida la nostra comprensione delle capacit\u00e0 di LLM e richiede una rivalutazione delle attuali pratiche di sviluppo dell'IA. Rivelando i limiti della CoT nella generalizzazione a problemi complessi, sottolinea la necessit\u00e0 di test pi\u00f9 rigorosi e di aspettative realistiche nelle applicazioni di IA. <\/p>\n\n\n
Per gli operatori dell'IA e le imprese, questi risultati evidenziano l'importanza di combinare i punti di forza dell'LLM con approcci di ragionamento specializzati, di investire in soluzioni specifiche per il dominio, ove necessario, e di mantenere la trasparenza sui limiti dei sistemi di IA. La comunit\u00e0 dell'intelligenza artificiale deve concentrarsi sullo sviluppo di nuove architetture e metodi di addestramento in grado di colmare il divario tra la corrispondenza dei modelli e il vero ragionamento algoritmico. Questo studio serve a ricordare che, nonostante i notevoli progressi compiuti dalle LLM, il raggiungimento di capacit\u00e0 di ragionamento simili a quelle umane rimane una sfida continua nella ricerca e nello sviluppo dell'IA.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Chain-of-Thought (CoT) prompting has been hailed as a breakthrough in unlocking the reasoning capabilities of large language models (LLMs). This technique, which involves providing step-by-step reasoning examples to guide LLMs, has garnered significant attention in the AI community. Many researchers and practitioners have claimed that CoT prompting allows LLMs to tackle complex reasoning tasks more […]<\/p>\n","protected":false},"author":1003,"featured_media":13048,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"single-custom-post-template.php","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[100,67,119],"tags":[],"class_list":["post-12994","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-generative-ai","category-ml-nlp","category-prompt-engineering"],"yoast_head":"\n
AI Research Paper Summarized: "Chain of Thought(lessness)?" Prompting - Skim AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Explore the limitations of Chain-of-Thought prompting in LLMs as revealed by recent research. Understand its effectiveness, challenges, and implications for AI development.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/ai-research-paper-riassunto-catena-di-pensiero-lessness-prompting\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AI Research Paper Summarized: "Chain of Thought(lessness)?" Prompting - Skim AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Explore the limitations of Chain-of-Thought prompting in LLMs as revealed by recent research. Understand its effectiveness, challenges, and implications for AI development.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skimai.com\/it\/ai-research-paper-riassunto-catena-di-pensiero-lessness-prompting\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Skim AI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-08-30T02:44:22+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-08-30T02:44:48+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1092\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"612\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/\"},\"author\":{\"name\":\"Greggory Elias\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\"},\"headline\":\"AI Research Paper Summarized: “Chain of Thought(lessness)?” Prompting\",\"datePublished\":\"2024-08-30T02:44:22+00:00\",\"dateModified\":\"2024-08-30T02:44:48+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/\"},\"wordCount\":1451,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png\",\"articleSection\":[\"Generative AI\",\"LLMs \/ NLP\",\"Prompt Engineering\"],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/\",\"name\":\"AI Research Paper Summarized: \\\"Chain of Thought(lessness)?\\\" Prompting - Skim AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png\",\"datePublished\":\"2024-08-30T02:44:22+00:00\",\"dateModified\":\"2024-08-30T02:44:48+00:00\",\"description\":\"Explore the limitations of Chain-of-Thought prompting in LLMs as revealed by recent research. Understand its effectiveness, challenges, and implications for AI development.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png\",\"width\":1092,\"height\":612,\"caption\":\"Chain of Thought\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/skimai.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"AI Research Paper Summarized: “Chain of Thought(lessness)?” Prompting\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"name\":\"Skim AI\",\"description\":\"The AI Agent Workforce Platform\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\",\"name\":\"Skim AI\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"contentUrl\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"width\":194,\"height\":58,\"caption\":\"Skim AI\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\",\"name\":\"Greggory Elias\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/it\/author\/gregg\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Documento di ricerca sull'intelligenza artificiale riassunto: \"Catena di pensieri?\". Sollecitazione - IA di scrematura","description":"Esplorare i limiti della sollecitazione della catena del pensiero nei LLM, come rivelato da recenti ricerche. Comprendere l'efficacia, le sfide e le implicazioni per lo sviluppo dell'IA.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skimai.com\/it\/ai-research-paper-riassunto-catena-di-pensiero-lessness-prompting\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"AI Research Paper Summarized: \"Chain of Thought(lessness)?\" Prompting - Skim AI","og_description":"Explore the limitations of Chain-of-Thought prompting in LLMs as revealed by recent research. Understand its effectiveness, challenges, and implications for AI development.","og_url":"https:\/\/skimai.com\/it\/ai-research-paper-riassunto-catena-di-pensiero-lessness-prompting\/","og_site_name":"Skim AI","article_published_time":"2024-08-30T02:44:22+00:00","article_modified_time":"2024-08-30T02:44:48+00:00","og_image":[{"width":1092,"height":612,"url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png","type":"image\/png"}],"author":"Greggory Elias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Scritto da":"Greggory Elias","Tempo di lettura stimato":"8 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/"},"author":{"name":"Greggory Elias","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6"},"headline":"AI Research Paper Summarized: “Chain of Thought(lessness)?” Prompting","datePublished":"2024-08-30T02:44:22+00:00","dateModified":"2024-08-30T02:44:48+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/"},"wordCount":1451,"publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png","articleSection":["Generative AI","LLMs \/ NLP","Prompt Engineering"],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/","url":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/","name":"Documento di ricerca sull'intelligenza artificiale riassunto: \"Catena di pensieri?\". Sollecitazione - IA di scrematura","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png","datePublished":"2024-08-30T02:44:22+00:00","dateModified":"2024-08-30T02:44:48+00:00","description":"Esplorare i limiti della sollecitazione della catena del pensiero nei LLM, come rivelato da recenti ricerche. Comprendere l'efficacia, le sfide e le implicazioni per lo sviluppo dell'IA.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#primaryimage","url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png","contentUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Chain-of-Thought.png","width":1092,"height":612,"caption":"Chain of Thought"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skimai.com\/ai-research-paper-summarized-chain-of-thought-lessness-prompting\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skimai.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"AI Research Paper Summarized: “Chain of Thought(lessness)?” Prompting"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","name":"Skim AI","description":"La piattaforma per la forza lavoro degli agenti AI","publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization","name":"Skim AI","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","contentUrl":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","width":194,"height":58,"caption":"Skim AI"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6","name":"Greggory Elias","url":"https:\/\/skimai.com\/it\/author\/gregg\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12994","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1003"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12994"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12994\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13048"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12994"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12994"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12994"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}