Prompting

Definition

零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应， …

思维树（ToT）通过允许模型在每个步骤中探索多个不同的推理路径并形成树状结构，扩展了传统的思维链提示方法。模型会对这些路径进行评估，以决定后续行动。

思维树是一种 …

与专注于流畅性的标准生成模型不同，推理模型优先考虑数学、编码和逻辑谜题等多步骤任务的准确性。它们通常采用思维链 (Chain-of-Thought) 等技术来增强逻辑推理能力。 …

ReAct 框架使大语言模型能够以交错的方式生成推理轨迹和特定于任务的行动。通过模拟类人的思维过程，它允许模型与外部环境进行交互（原文截断，意为 interaction with …

这种方法利用大型语言模型的上下文学习能力，直接在提示词中提供几个说明性示例。与需要更新模型权重的微调不同，少样本提示通过展示期望的输出格式或逻辑，让模型在不重新训练的情况下适应新 …

上下文学习（ICL）允许大型语言模型在不更新权重的情况下适应新任务。通过在提示上下文中提供输入-输出对，模型可以推断出模式并执行相应任务。

一种模型通过观察提示中 …

思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示是一种策略，引导大型语言模型在得出最终答案之前，逐步生成推理解释。通过将复杂问题分解为中间步骤，这种方法显著提高了模型在处 …