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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[链式思考]]（Chain of Thought, CoT）增强了[[大型语言模型]]（LLMs）的推理能力'''：研究表明，通过生成中间步骤序列，即链式思考，显著提高了大型语言模型在[[算术]]和[[符号推理]]任务上的准确性。
# '''链式思考的理论基础'''：论文从表达能力的角度出发，提供了链式思考对于仅有解码器的[[变换器]]（decoder-only transformers）的理论理解。链式思考赋予了模型执行固有序列计算的能力，这在变换器中原本是缺乏的，尤其是在深度较低的情况下。
# '''表达能力的提升'''：论文证明了，通过T步链式思考，具有常数深度的变换器可以使用常数比特精度和O(log n)的嵌入尺寸解决任何可由[[布尔电路]]解决的问题，其中n是输入长度，T是链式思考的步数。
# '''实验验证'''：实验结果表明，对于并行计算难以处理的任务，如置换群的组合、迭代平方和电路值问题，启用链式思考可以显著提高准确率，尤其是对于低深度变换器。
# '''复杂性理论的应用'''：论文通过[[电路复杂性理论]]来讨论变换器的能力，定义了新的复杂性类别CoT，并证明了具有链式思考的变换器能够解决P/poly类问题，这是P类问题的一个超集。
# '''有限精度模型的考虑'''：论文考虑了实际中变换器使用有限精度（如16位或32位浮点数）进行训练和推理的情况，并基于[[IEEE 754标准]]定义了浮点数和舍入操作。
# '''对深度和精度的讨论'''：论文探讨了变换器的深度和精度对其表达能力的影响，并指出增加链式思考的步数可以显著提高变换器的表达能力，尤其是在处理固有序列问题时。
这些结论展示了链式思考在提高大型语言模型解决复杂推理任务方面的潜力，尤其是在处理需要序列计算的问题时。