大语言模型（LLM）的prompt撰写范式及原理_大语言模型的prompt

一、使用LLM的两个提示策略

1. 上下文学习-ICL（In-Context Learning）

        ICL的主要方法是通过构建范例，在向大模型输入问题时，首先给大模型一个范例，以帮助大模型在没有梯度更新的情况下识别和执行新任务。

【示例1】
电影评论：这部电影太精彩了！结局出乎意料。
标签：正面
 
【示例2】
电影评论：剧情拖沓，角色塑造苍白无力。
标签：负面
 
【待分类评论】
这部电影的特效惊人，但剧本稍显薄弱。
 
请给出该评论的情感标签：

2. 思维链-CoT（Chain-of-Throught）

        思维链在常识推理，算术运算等任务上展现出了优越的性能，与ICL不同，CoT的方法主要将ICl中的范例替换为更详细的范例，即推理过程，具体的方法将在下文中介绍。

【题目】
计算：(5 + 3) × 2 ÷ 4
 
【CoT 示例推理过程】
首先，执行括号内的加法操作：
5 + 3 = 8
 
接下来，将得到的结果乘以2：
8 × 2 = 16
 
最后，用这个结果除以4：
16 ÷ 4 = 4
 
所以最终答案是 4。
 
【待解算题】
现在，请你解决以下类似的问题，并给出详细的计算步骤：
7 - 2 × 3 + 5
 
请进行逐步推理并得出最终答案。

---

二、使用方法

1. ICL

1. 范例选择

           根据任务设计相应的范例，不同的范例对于ICL的性能影响很大，所以范例的选择十分重要。主要的方法有  基于已有的范例进行挑选  和  基于大语言模型进行生成。

2.  范例顺序

       在大语言模型（LLM）的上下文学习或In-Context Learning中，模型的输出可能会受到示范（prompt中的示例）顺序的影响。由于LLM倾向于模仿其接收到的信息模式，如果示范以某种特定顺序排列，尤其是当模型特别关注最近给出的示例时，它可能更容易重复结尾附近示范的答案，而不是独立地对新任务进行推理。

为了解决这个问题并优化示范排序策略，研究者们探索了多种方法：

1. 基于相似度排序：按照输入与待解决任务在嵌入空间中的相似度来安排示范。即，将与目标查询最相似的示例放在序列末尾，这样模型更有可能从中提取出解决问题的关键特征和模式。

2. 熵度量：利用全局和局部熵指标来评估不同示范顺序的有效性。高熵意味着示例分布更加均匀或者信息丰富，有助于减少模型对特定位置答案的过度依赖。

3. 信息论启发的方法：通过最小化压缩和传输任务标签所需的码长，尝试整合更多的任务相关性信息到提示中。这种方法试图构建一种高效的编码方式，使得模型能够更好地理解和归纳任务结构。

4. 自采样验证数据：为了摆脱对额外标记数据集的依赖，某些研究如[247]提出直接从LLM自身内部逻辑出发，通过采样生成验证数据，用于评估不同的示范排序策略是否有效，从而实现自我调整和优化。

综上所述，这些工作都是为了减轻LLM在处理新的未见过的任务时可能出现的顺序偏差问题，进而提高模型的泛化能力和推理准确性。

2. CoT

主要有两种方法设计CoT，小样本（few-shot）的方法和零样本（zero-shot）的方法

1.few-shot

思维链提示设计（CoT：Chain of Thought）对于最大化LLM复杂推理能力至关重要。一种直接策略是提供多样化的推理路径，即针对每个问题给出多个推理步骤，这已被证明能有效提升模型性能。另一种观念认为，包含复杂推理流程的提示更容易激发LLM的推理能力，并提高正确答案生成准确率。然而，这些方法均需人工标注CoT，限制了实际应用。

为解决这一局限性，Auto-CoT技术利用零样本CoT在无预先标注的情况下引导LLM自动生成推理路径，从而消除了人工干预。此外，Auto-CoT通过将训练集问题聚类并选取最接近簇质心的问题作为代表，以优化提示效果。相较于标准ICL（In-Context Learning）提示，思维链示范顺序对性能的影响相对较小，通常调整排序只会带来不超过2%的变化。

增强型思维链策略不仅注重丰富上下文信息，还致力于产生和整合多种推理路径。例如，self-consistency技术采用一种新的解码策略，首先让LLM生成多个推理路径，继而集成所有路径得出的答案（如通过投票选出最一致的答案），显著提升了CoT推理表现，甚至在某些任务上超越了标准提示的效果。

2. zero-shot

在prompt中添加“让我们一步步思考”，引导大模型进行推理逻辑的思考。

---

三、原理

持续更新中...