经典大模型提示词工程技术路线概述

摘要

本文探讨了几种经典提示词工程方法,包括CoT、Self-Consistency + CoT、Least-to-Most Prompting等,分析了其优势与局限。这些方法通过特定任务指令或上下文提示,激活大模型相关知识,实现与下游任务的无缝集成。文中还分享了Boosting of Thoughts、Tree of Thoughts等改进思路,展示了提示词工程在复杂推理任务中的潜力。最后,文章比较了AutoGPT与监督学习模型在在线决策任务中的性能,并提出了额外意见算法以提升决策能力。

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