Chain-of-Thought Prompting
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链式思考(CoT)提示
图片来源:Wei等人(2022)
中引入的链式思考(CoT)提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合,以获得更好的结果,以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。
思维链(Chain of Thought, CoT)在写Prompt时的主要作用是引导模型进行逐步推理,特别是当处理复杂或需要多步思考的问题时。通过明确列出解题步骤,思维链能够帮助模型更好地理解问题,并沿着逻辑清晰的路径找到答案。
以下是一个使用思维链写Prompt的例子,旨在解答一个简单的数学问题:
问题:一个水果摊上,苹果每斤3元,香蕉每斤2元。如果你买了5斤苹果和4斤香蕉,总共需要支付多少钱?
不使用思维链的Prompt:
请计算购买5斤苹果和4斤香蕉的总费用,其中苹果每斤3元,香蕉每斤2元。
使用思维链的Prompt:
现在,我们要解决一个关于购买水果的费用计算问题。请按照以下步骤进行推理:
1. **确定单价和数量**:
- 苹果的单价是每斤3元,你购买了5斤。
- 香蕉的单价是每斤2元,你购买了4斤。
2. **分别计算每种水果的费用**:
- 计算苹果的总费用:$3 imes 5 = 15$元(单价乘以数量)。
- 计算香蕉的总费用:$2 imes 4 = 8$元(单价乘以数量)。
3. **将两种水果的费用相加得到总费用**:
- 苹果费用15元加上香蕉费用8元,总共是$15 + 8 = 23$元。
请根据上述步骤,计算并回答:购买5斤苹果和4斤香蕉,总共需要支付多少钱?
在这个例子中,思维链通过明确列出解题步骤(确定单价和数量、分别计算费用、相加得到总费用),帮助模型更好地理解问题,并按照逻辑顺序进行推理。这种方法特别适用于需要多步计算或逻辑推理的问题,因为它能够引导模型逐步构建解决方案,而不是直接跳到最终答案。
通过思维链写Prompt,我们可以提高模型的解题准确性和透明度,使其更易于理解和调试。同时,这种方法也有助于模型学习到更广泛的解题策略,而不仅仅是针对特定问题的记忆性解答。
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