TOT框架思路中有多个提示词模版,本文未详细列举,实际上在TOT框架的代码中有至少4个24点游戏的提示词。 我们可以将其想象为4个专家,4个专家大概率会得到不同的结果,最终将4个专家的答案 传给这个(上面截图) 【判断】的提示词模版,再由其进行判断。最终整体上的output将更加准确。
除了以上几种提示技术外,在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调(有监督训练)或访问结构化的知识库,在其实验结果中证明,这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
除了以上几种提示技术外,在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调(有监督训练)或访问结构化的知识库,在其实验结果中证明,这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
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例如: 我们通过链式思考提示,让文心提供“Final Answer:”的内容,最终我们再单独提取出Final Answer的内容,在客户端进行展示。 这种提示词,是非常精妙的用法。 当然,上面的这个提示词除了链式思考外,还增加了Action,在下文的ReAct框架中,我们将介绍Action的提示技术。
例如: 我们通过链式思考提示,让文心提供“Final Answer:”的内容,最终我们再单独提取出Final Answer的内容,在客户端进行展示。 这种提示词,是非常精妙的用法。 当然,上面的这个提示词除了链式思考外,还增加了Action,在下文的ReAct框架中,我们将介绍Action的提示技术。
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