您的关注是对我最大的支持👇         零尝试思维链（Zero-shot-CoT）提示是对思维链（CoT）提示的一种后续方法，引入了一个极其简单的零尝试提示。他们发现，通过在问题的结尾添加“让我们一步一步地思考。”这些词，LLM能够生成一个回答问题的思维链。从这个思维链中，他们能够提取出更准确的答案。         技术上，完整的零尝试-CoT过程包括两个单独的提示/完成。在下面的图像中，左侧的顶部气泡生成了一个思维链，而右侧...

您的关注是对我最大的支持👇         思维链的自洽性是一种方法，简单地要求模型多次使用相同的提示，并将多数结果视为最终答案。它是对思维链提示的一种后续方法，并且在与思维链提示一起使用时更加强大。 示例         让我们考虑一个分析电子邮件的简单示例。假设您是一家软件公司，每天收到数百封电子邮件。您想使用模型来将电子邮件分类为重要或不重要，以便您可以优先处理可能对您的业务产生重大影响的邮件。这是您可能会收到的一封电子邮件的示...

您的关注是对我最大的支持👇         知识生成方法的背后思想是，在要求LLM生成关于给定问题/提示的潜在有用信息之前，要求LLM生成最终回复。         例如，假设您想写一篇关于某种动物（比如Spiritbears）的小博客文章。在要求LLM写博客文章之前，您可以要求它生成一些关于Spiritbears的事实。这将帮助LLM编写更具信息性的博客文章。有两种简单的方法可以实现这一点。 单提示方法   &n...