prompts-各种主题

各种主题 在本节中，我们讨论提示工程中的其他各种和未分类的主题。它包括一些相对较新的想法和方法，这些方法将在更广泛采用后被移至主要指南中。本节也有助于跟上提示工程的最新研究论文。 请注意，本节正在大量开发中。 主题： 主动提示 定向刺激提示 ReAct 多模态推理提示 GraphPrompts ... 主动提示 链式思维（CoT）方法依赖于一组固定的人类注释示例。问题在于这些示例可能不是不同任务中最有效的例子。为了解决这个问题，Diao 等人，(2023) 最近提出了一种新的提示方法称为主动提示，以适应不同的任务特定示例提示（用人类设计的CoT推理进行注释）。 下图说明了这种方法。首先，用或不用几个CoT示例查询LLM。为一组训练问题生成k个可能的答案。根据k个答案计算不确定性度量（使用不一致程度）。选择最不确定的问题由人类进行标注。然后使用新的标注示例来推断每个问题。 定向刺激提示 Li 等人，(2023) 提出了一种新的提示技术，以更好地引导LLM生成所需的摘要。 训练了一个可调政策LM来生成刺激/提示。看到更多使用RL优化LLM的情况。 下图显示了定向刺激提示与标准提示的比较。政...