少量样本学习是一项具有挑战性的任务，要求语言模型从有限的示例中进行泛化。像GPT-3和PaLM这样的大型语言模型在这个领域取得了令人瞩目的进步，但它们在推理任务上仍然面临困难，例如GSM8K，这是一个用于算术问题的基准。为了提高它们的推理能力，以前的工作提出了使用提示来引导语言模型，这些提示促使在给出最终答案之前产生一系列推理步骤，在GSM8K上从17.9%的问题解决率显著提高到58.1%。在本文中，我们介绍了DIVERSE（推理步骤上的多样化验证器），这是一种新颖的方法，进一步增强了语言模型的推理能力。
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