简介：本文深入探讨了大模型提示工程的进阶技巧，重点介绍了思维链和思维树的应用及其最新发展，包括思维图GoT的提出。通过具体示例和原理分析，展示了这些技术在提升模型推理能力上的显著效果。
在当今人工智能领域，大模型（LLM）的涌现能力日益受到关注。这种能力使得模型能够在未经过特定任务训练的情况下，通过一些技术手段解决特定领域的问题。其中，提示工程和微调是两种主要的优化方法。相较于微调，提示工程成本更低、使用更灵活，且在提升模型复杂语义理解方面表现出色。本文将深入探讨大模型提示工程的进阶技巧，特别是思维链和思维树的应用及其最新发展。
思维链（Chain of Thought，CoT）是一种提示工具，它通过将复杂的推理过程分解为多个步骤，并在每个步骤中指导模型逐步进行推理，从而帮助语言模型解决复杂问题。这种提示方法的基本思想是让模型以自然语言描述的形式理解和执行每个推理阶段所需的操作，逐步累积正确的推断。
在实际应用中，思维链提示通常由多个中间步骤组成，每个步骤都解释了问题的一个方面或子问题。模型需要根据前一个步骤的结果和当前问题的要求来推断下一个步骤。通过这种逐步推理的方式，模型可以逐渐获得更多信息，并在整个推理过程中累积正确的推断。
思维链提示方法有两种主要形式：Zero-shot-CoT和Few-shot-CoT。Zero-shot-CoT是在零样本提示的情况下通过修改提示词后缀激发模型的思维链，而Few-shot-CoT则是通过编写思维链样本作为提示词，让模型学会思维链的推导方式，从而更好地完成推导任务。
在思维链的基础上，研究者进一步提出了思维树（Tree of Thought，ToT）的概念。思维树通过树结构来建模LLM的推理过程，允许模型使用不同的思维路径，并能提供全新的功能，如基于不好的结果反向回溯推理过程。
然而，思维树方法为思维过程强加了严格的树结构，这在一定程度上限制了prompt的推理能力。因为在实际推理过程中，人的思维往往更加灵活多变，不会完全遵循树形结构。
为了克服思维树的局限性，苏黎世联邦理工学院、Cledar和华沙理工大学的研究团队提出了思维图（Graph of Thoughts，GoT）的概念。思维图将LLM的思维构建成任意的图结构，从而极大地提升了prompt的推理能力。
在GoT中，一个LLM思维被建模成一个顶点，顶点之间的依赖关系则建模为边。使用GoT，通过构建有多于一条输入边的顶点，可以将任意思维聚合起来。这种网络形式的推理能够增强LLM的能力，使其能够更自然地处理复杂问题。
研究团队通过实验评估了GoT的性能，并展示了其相对于其他当前最佳方法的优势。特别是在排序任务上，GoT分别优于CoT和ToT约70%和62%，同时成本还比ToT低31%以上。这些结果表明，GoT在提升模型推理能力方面具有显著效果。
思维链、思维树和思维图等提示工程技术在大模型应用中具有广泛的应用前景。例如，在智能客服领域，这些技术可以帮助客服机器人更好地理解用户问题，并给出准确、连贯的回答。在智能写作助手方面，这些技术可以辅助用户进行文章创作，提供有价值的写作建议和灵感。
此外，随着技术的不断发展，这些提示工程技术还有望在更多领域发挥重要作用。例如，在医疗诊断、金融风险评估等领域，这些技术可以帮助专业人员更准确地进行分析和判断。
产品关联：千帆大模型开发与服务平台
在千帆大模型开发与服务平台上，用户可以轻松利用这些提示工程技术来优化自己的模型。平台提供了丰富的工具和资源，帮助用户快速上手并应用这些先进技术。通过不断实践和优化，用户可以在平台上构建出更加智能、高效的大模型应用。
综上所述，思维链、思维树和思维图等提示工程技术在大模型应用中具有重要意义。这些技术不仅提升了模型的推理能力，还为用户提供了更加灵活、高效的模型优化手段。随着技术的不断发展，这些技术有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的不断进步。