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这篇文章的术语表如下：
* [[链式思考]]（Chain of Thought, CoT）：指在生成最终答案之前，模型生成一系列中间步骤的过程，对于提高[[大型语言模型]]在算术和符号推理任务上的准确性非常有效。
* [[大型语言模型]]（Large Language Models, LLMs）：在复杂推理任务中展现出卓越能力的模型，如数学问题解决和代码生成。
* [[自注意力机制]]（Self-Attention Mechanism）：一种允许模型在序列的不同部分之间建立直接依赖关系的机制，是[[Transformer]]架构的关键组成部分。
* [[并行计算]]（Parallel Computing）：指同时使用多个计算资源来执行计算任务，以提高处理速度和效率。
* [[串行计算]]（Serial Computing）：与并行计算相对，指按顺序逐步执行计算任务，通常在单个处理器上完成。
* [[嵌入尺寸]]（Embedding Size）：在自然语言处理中，指将词汇映射到的高维空间中的维度大小。
* [[精度]]（Precision）：在计算模型中，指浮点数表示中有效数字的位数，影响计算的准确性。
* [[并行时间]]（Parallel Time）：指并行算法完成计算所需的时间，通常与问题规模和处理器数量有关。
* [[AC0]]：一种计算复杂性类，包含可以使用常数深度和多项式宽度的电路解决的问题。
* [[TC0]]：另一种计算复杂性类，与[[AC0]]类似，但允许使用[[MAJORITY]]门，这是一种可以并行计算多数函数的门。