本位是LLM系列文章，针对《EfficientPromptingMethodsforLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。大型语言模型的高效提示方法综述摘要1引言2概述3高效计算提示4高效设计提示5未来提示：理论分析6结论摘要提示已成为使大型语言模型（LLM）适应特定自然

ChatGPTPromptingCheatSheet备忘今天先到这儿，希望对AIGC，云原生，技术领导力，企业管理，系统架构设计与评估，团队管理,项目管理,产品管理，信息安全，团队建设有参考作用,您可能感兴趣的文章:构建创业公司突击小团队国际化环境下系统架构演化微服务架构设计视频直播平台的系统架构

阅读翻译PromptingEngineeringGuides之Introduction（提示工程简介）关于首次发表日期：2024-07-19PromptingEngineeringGuides官网：https://www.promptingguide.ai/zh使用ChatGPT和KIMI机翻，人工润色官网上已有翻译，但是不是最新的（有些段落没有），其中很小的一部分翻译有明显错误

Chain-of-ThoughtPromptinghttps://www.promptingguide.ai/zh/techniques/cot#%E9%9B%B6%E6%A0%B7%E6%9C%AC-cot-%E6%8F%90%E7%A4%BA链式思考（CoT）提示图片来源：Wei等人（2022）在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

论文1：Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoning inLargeLanguageModels（ICLR）思维链是一系列导致最终输出的中间自然语言推理步骤，我们将这种方法称为思维链提示。作者在算术、常识和符号推理上进行了实验，表明思维链提示优于标准提示，而且有时达到了惊人的效果。 模型

**NLP-情感分析Prompting**注：本文是Transformers快速入门Prompting章节的学习笔记，更详细的分析请参见原文。写在前面Github地址：https://github.com/Lockegogo/NLP_Tasks/tree/main/text_cls_prompt_senti本项目使用Prompting方法完成情感分析任务。Prompting方法

Abstract知识图谱，一种相互连接和可解释的结构。生成需要更多的人力、领域知识、并需要适用于不同的应用领域。本论文提出借助LLM，通过0-shot和外部知识不可知的情况下生成知识图谱。主要贡献：迭代的prompting提取最终图的相关部分0-shot，不需要examples一个可扩展的解决方案，

[KDD2023]AllinOne-Multi-TaskPromptingforGraphNeuralNetworks总结提出了个多任务prompt学习框架，扩展GNN的泛化能力：统一了NLP和图学习领域的prompt格式，包括prompttoken、tokenstructure、insertingpattern构建诱导子图，将点级和边级任务改造为图级任务，统一不同

您的关注是对我最大的支持

一、前言大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。在较高的层次上，给定一段输入，大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上，用户用指令（instructions）或示例（examples）去提示（prompt）大语言模型，以实施各种下游任务。本质上，提示（prompt）方法