プロンプトエンジニアリング
当初、提案されていたように、CoTプロンプトには、いくつかの質問と答えの組が例として含まれており、そのため、少数ショットのプロンプト手法であった。しかし、「Let's think step-by-step(段階的に考えよう)」という言葉を付け加えるだけで、CoTはゼロ・ショットのプロンプト手法になり、効果的であることが証明された。これによって、ユーザーはCoTの具体的なQ&A例を何通りも考える必要がなくなり、より良いスケーリングが可能になった。
5,400億パラメータの言語モデルであるPaLMにCoTプロンプトを適用した場合、CoTプロンプトはモデルを大きく助け、いくつかのタスクにおいてタスク固有のファインチューニングされたモデルに匹敵する性能を発揮し、GSM8K数学的推論ベンチマークにおいて当時の最先端スコアを更新した。CoT推論データセット上でモデルをファインチューニングし、この能力をさらに向上させ、より優れた解釈可能性を促すことが可能である。
「テキストから画像」モデルは「否定」を文字どおりには理解しない。たとえば、「a party with no cake」(ケーキのないパーティー)というプロンプトは、ケーキを含む画像を生成する可能性がある。代替策として否定プロンプトを使用することで、結果の画像に表示されるべきでない用語を別のプロンプトで指定することができる。一般的なアプローチは、画像の否定プロンプトに、ugly, boring, bad anatomy(醜い、退屈、悪い構成)などの一般的な望ましくない用語を含めることである。