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一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

发布时间:2024年06月06日

能够让大模型推理结果变得更好的基础优化手段已经非常多了,这里梳理了常见的提示技术手段和对应的论文: 

- Zero-shot(零样本提示):https://arxiv.org/abs/2109.01652

- Few-shot(少样本提示):https://arxiv.org/abs/2005.14165

- CoT(链式思考提示):https://arxiv.org/abs/2201.11903

- ToT(思维树提示):https://arxiv.org/abs/2305.10601

- GoT(Graph of Thoughts):https://arxiv.org/abs/2308.09687

- SC(自我一致性):https://arxiv.org/abs/2203.11171

- Multi Persona(多角色):https://arxiv.org/abs/2307.05300

- Least to Most(从最小到最多):https://arxiv.org/abs/2205.10625

- Step Back(后退提示):https://arxiv.org/abs/2310.06117

- ART(自动推理和工具使用):https://arxiv.org/abs/2303.09014

- ReAct:https://arxiv.org/abs/2210.03629

- Reflection(反思):https://arxiv.org/abs/2303.11366

- RAG(检索增强生成):https://arxiv.org/abs/2005.11401

以上内容在之前的分享中都详细详细提到过,有一些只需要在 Prompt 上做简单优化便可看到效果。有一些则需要进行框架设计,如对任务进行规划、分解、组合等,包括与外界环境的交互、让人参与交互,存在一定的设计成本,市面上很多 XXXGPT 也是对这些基础手段组合后的工程实践。学习这些知识的原理有助于帮助我们打开
LLM 推理黑盒,感兴趣的朋友不妨花点时间研究下。

出自:

https://mp.weixin.qq.com/s/6l1UBJ8xYhDV2ewQAQOZgw

另外,这里给大家分享2个阅读arxiv PDF 论文的新技巧:

arxiv PDF 论文原地址:https://arxiv.org/abs/2109.01652

1)将域名中的 x 更换成 5,会跳转到 HTML 版本

替换后:https://ar5iv.org/abs/2109.01652

2)将域名中的 v 更换成 w,会跳转到一个 AI Chat with
PDF 版本

替换后:https://ar5iw.org/abs/2109.01652