提示词技巧：如何使用思维链COT巧妙提升LLM输出效果一、为什么说我的Prompt风格偏向「COT思维链」风格的推理？举个例子，当你让一个学生在1秒钟内回复你34242413...

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提示词技巧：如何使用思维链COT巧妙提升LLM输出效果

一、为什么说我的Prompt风格偏向「COT思维链」风格的推理？
举个例子，当你让一个学生在1秒钟内回复你34242413+54321321=?等于多少？在学生没有打草稿并且在1秒钟回复你的情况下，除非他提前背过答案或者是神算，否则他可能随便编你一个随机的错误答案给你。

GPT就好像这个学生一样，你需要让它有一定空间分析你提出的问题，打个推理过程的草稿，再组织草稿里面的各个部分之间的关系，最终再得到答案，这样的好处有两点：

答案更加关联你提出问题的本质。
即使答案是没有帮助的，但是推理过程中用户也可以从中收到一定启发。

GPT的Transformer原理大概简言之就是：

每次输出下一个字，都由前面用户的输入 + GPT已经输出的内容来决定。

因此，前文中的推理过程很大程度上影响最终的那一个结果，类似于如果前面内容已经很糟糕了，后面的内容也不会很理想。所以这个推理过程要么出现在你的输入中，要么就交给GPT一开始就推理，而且一定要强调输出推理过程。网页链接

版权声明： 发表于 2023-09-19 8:27:06。
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