大模型prompt技巧——思维链(Chain-of-Thought)

2024-04-03 12:20

本文主要是介绍大模型prompt技巧——思维链(Chain-of-Thought),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1、Zero-shot、One-shot、Few-shot 与fintune
prompt的时候给出例子答案,然后再让模型回答。
在这里插入图片描述
2、zero-shot-CoT
“Let’s think step by step”有奇迹效果
3、多数投票提高CoT性能——自洽性(Self-consistency)
多个思维链,然后取结果最多的作为最终的
4. LtM (Least to Most prompting)提示
将问题分解为多个子问题,然后将子问题的答案加入到提示中,继续prompt,可以理解为更细化的多步step-by-step
5、将CoT加入fintinue中
低成本的增强已有大模型的能力
6、用大模型的CoT指导小模型,提升小模型的能力
7、局限性
首先,思维链必须在模型规模足够大时才能涌现。
其次,思维链的应用领域是有限的。主要有效于数学问题,逻辑推理等

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/629087587?utm_psn=1709590071853006848

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