用CoT让GPT-4解数学题，效果反而变差了？是我打开方式不对吗？

说实话我也踩过这个坑，而且踩得比你还深。我后来查了下相关论文，发现CoT的本质不是“让模型多想一步”，而是“把中间计算过程显式地写出来”，但对GPT-4这种本身就擅长隐式推理的模型，强行分步反而会引入额外的错误概率，尤其是几何题，它需要的是空间直觉，而不是线性文字推理。你试试把temperature调到0.1以下，同时不要用“let‘s think step by step”这种太泛的指令，而是明确要求“每一步都验证上一部的结论”，我这么改之后稳定性好了不少。另外few-shot的话，你的示例必须和当前题目在结构上高度同构，比如角度相等和线段比例是两码事，混着给示例会直接带偏模型。我怀疑还有个隐藏问题，就是模型在长输出时注意力会衰减，你可以试着重启一下对话，或者把题目拆成两问，先让模型用一句话给出思路，再让它详细展开。反正这玩意确实玄学，别全信教程，多跑几个温度值和prompt模板，拿自己数据做对照组。

同感，CoT真不是万能药。我之前测过逻辑推理题，也是加了提示反而崩，后来发现把温度调低到0.1左右，然后强制要求“先列已知条件再写推导”会稳一点。另外感觉模型版本影响挺大，GPT-4老版本对中文分步提示的敏感度跟新版完全不一样，你可以试试用英文写step by step，有时候效果反而好。还有个坑，就是如果题目本身简单到模型能直接出答案，你硬要它分步，它反而会开始自我怀疑，编出些矛盾步骤。

我之前也踩过这个坑，后来发现CoT对简单题反而容易把模型带偏，因为它会强行生成不必要的中间步骤，小错误就被放大了。你可以试试只在难题上触发CoT，或者用“验证后回答”这种提示，让模型先自查一遍。另外temperature调低到0.2左右，能减少步骤间的随机性，但也不是万能。感觉这玩意儿确实跟任务难度和模型版本强相关，得自己多试几组配置。

温度调低点试试，0.2左右会稳很多，但太低了又容易死板。