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知识： 我们能够直观的感受到，这种提示的技术，是利用模型的推理特点，引导其返回固定特征的答案，并且增加其推理能力和稳定性。 我们再提供一个例子，假设我们利用文心来扮演百度智能云的售后技术支持。 此处，我们看到在“你是谁”的场景中，它仍然将自己定位为文心一言。 我们尝试利用生成知识提示的技术调整后如下： 生成知识提示技术本质上是提高模型的推理能力，以及准确度。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1231 看过 前情提要： Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 Prompt 技巧宝典（三）：自我一致性 Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 在开始学习TOT（Tree of

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自动学习模板 自动学习的模板又可以分为离散（Discrete Prompts）和连续（Continuous Prompts）两大类 离散型模板（hard-prompt） 离散型模板 是直接将提示语句与原始输入文本拼接起来，二者的词向量矩阵共享，均为预训练模型学到的词向量矩阵。

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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。

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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。

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