PoT zlepšuje numerické uvažování v jazykových modelech. PoT využívá jazykové modely, ke generování příkazů programovacího jazyka spolu s textem, které jsou pak prováděny interpretem programu. PoT tak odděluje složité výpočty od uvažování a porozumění jazyku.
Následující obrázek z článku ukazuje srovnání Řetězce myšlenek a Programu myšlenek.
Metoda PoT byla vyhodnocena na souborech matematických slovních úloh a finančních dat QA a ukázala průměrný nárůst výkonu o přibližně 12 % ve srovnání s výzvou Chain-of-Thoughts.
Zdroje:
Navrženo v programu Prompting myšlenek: Chen a kol. z University of Waterloo, Vector Institute Toronto, University of California Santa Barbara a Google Research v TMLR 2023 zavádí Program of Thoughts (PoT) prompting.
