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Dieses Papier untersucht die Effektivität von Chain-of-Thought (CoT)-Prompting in großen Sprachmodellen (LLMs), wobei der Schwerpunkt auf der Berücksichtigung der gesamten Argumentationskette während des Trainings und der Inferenz liegt.