研究背景 大规模语言模型（LLMs）在许多自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展，特别是在零样本/少样本学习（In-Context Learning, ICL）方面。ICL不需要更新模型参数，只需利用几个标注示例就可以生成预测。然而，现有的ICL和链式思维（Chain-of-Thought, CoT）方法在复杂推理任务上仍存在生成的推理链常常伴随错误的问题，导致不真实和不可靠的推理结果。