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这篇研究论文的工作方法主要围绕如何通过生成中间步骤序列，即“[[思维链]]（Chain of Thought, CoT）”，来提升大型语言模型（[[Large Language Models]]，LLMs）在算术和符号推理任务上的准确性。以下是这部分的主要内容：
# '''[[思维链]]（Chain of Thought, CoT）'''：
#* 引入了CoT的概念，即在最终答案之前生成一系列中间步骤。这种方法可以通过训练或通过少量样本CoT提示（例如“让我们一步一步思考”）来实现。
# '''[[理论理解]]'''：
#* 论文通过表达能力的理论视角来探讨CoT对[[解码器-仅Transformers]]的影响，提出了CoT能够使模型执行Transformers原本缺乏的、固有序列计算的能力。
# '''[[表达能力]]（Expressiveness）'''：
#* 论文展示了在固定深度和有限精度下，不使用CoT的Transformers只能解决TC0问题类别中的一个子集。而使用CoT的Transformers能够解决任何由[[布尔电路]]解决的问题，这假设了复杂性理论中众所周知的猜想。
# '''[[实证评估]]'''：
#* 通过实证研究，论文评估了Transformers在解决固有序列问题上的能力，包括置换群的组合、迭代平方和电路值问题。实验结果表明，启用CoT显著提高了任务的准确性，尤其是对于低深度的Transformers。