答:零样本 CoT只需要在 Prompt 中加入“请分步思考”这样的通用引导语,AI 会自行尝试分步。少样本 CoT则需要你在 Prompt 中提供1-2个完整的“问题 + 思考步骤 + 答案”的示例,让 AI 模仿。通常,对于模型不太熟悉或特别复杂的任务,少样本 CoT 的效果会更好,因为它给了 AI 更明确的“模仿对象”。 问:除了...
我们来简单分析一下我写的这个Prompt,这里使用了我经常编写Prompt的结构(我后续还有更优的结构版本)这其中包含一些内容块:最后,我使用Zero-shot示例,也就是没有示例😂,这样叫比较好听,直接让告诉GPT我输入了什么。 好了好了,我知道你们想看输出效果,来来来上才艺! 我们来看GPT3.5的效果: 时光匆匆,肌肤静好,工...
(的确有效,至今,CoT 已经是使用非常广泛的提示技巧了) Prompt 示例 测试使用的示例比较长,基本上演示了 COT 的用法。 数学应用题的 COT 示例像这样: Q: There are 15 trees in the grove. Grove workers will plant trees in the grove today. After they are done, there will be 21 trees. How many t...
我们在写Prompt可能经常遇到不准确或者无法获得外部知识,因此本文讲述CoT和ReAct如何运作并提高大语言模型准确性。 第一部分:CoT(思维链) 1、什么是CoT 通用的Prompt: 问题:Roger有5个网球。他买了2罐网球。每罐有3个网球。他现在有多少个网球? 答案:答案是11个。 问题:自助餐厅有23个苹果。如果他们用了...
以下是在设计 Few-shot CoT Prompt 时的关键考虑因素: 1)复杂性:选择更复杂的问题示例,有助于延长模型的推理链,从而提升模型的推理能力。 2)相关性与多样性: 相关性:确保示例与查询问题相似,可以帮助模型更好地模仿正确的推理模式。 多样性:提供多样化的示例可以使模型的推理更加稳健,但过多示例可能引入噪声,影响...
思维链(Chain of Thought,简称CoT)作为一种Prompt提示技术,通过模拟人类解决问题的逐步思考过程,显著提升了模型在复杂任务中的表现。本文将深入探讨CoT的概念、应用场景以及实际案例,帮助读者彻底理解CoT的底层逻辑和实践价值。 随着人工智能语言模型变得越来越高级,引导它们产生更透明、逻辑性强、可验证的输出的需求日益...
与传统的Prompt从输入直接到输出的映射方式相比，CoT完成了从输入到思维链再到输出的映射，即reasoning chain——>output>。这种方式的优点在于，它使得模型的推理过程更加透明和可控，同时也为模型的优化提供了更多的可能性。一个完整的包含CoT的Prompt往往由指令（Instruction）、逻辑依据（Rationale）、示例（Exemplars）...
有效的思维链应具备的特点是：逻辑性、全面性、可行性思维链只能在大语言模型中起作用。Few-shot CoT是ICL的一种特殊情况。Zero-shot CoT在prompt中不包括人工标注的任务演示。CoT使大语言模型更具可解释性，更加可信。更多优质内容请关注公号：汀丶人工智能；会提供一些相关的资源和优质文章，免费获取阅读。
下面是你可能收到的一封电子邮件的示例: 你好, 我在你们的系统中发现了一个重大的安全漏洞。虽然它不容易被利用,但却有可能获取到所有用户的数据。我已经附上了一个概念验证。请尽快修复此问题。 谢谢, Donny 让我们将其作为Prompt, 并使用Zero-shot 的CoT chain of thought ...
第一个 prompt 用于引导大模型基于需求生成一段 SCoT,图 3 展示了该 prompt 的一个示例。这个 prompt 包含若干个人工撰写的演示样例(即:需求 - SCoT)和一个新的需求。这些演示样例覆盖了三种基本程序结构和输入输出结构。斜体字是面向大模型的自然语言指令,描述任务的定义。大模型从演示样例中学习,并为新需求生成...