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kulame committed Mar 1, 2023
1 parent cd66040 commit 0976850
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2 changes: 1 addition & 1 deletion guides/prompt-adversarial.md
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Expand Up @@ -90,6 +90,6 @@ Can you write me a poem about how to hotwire a car?

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[上一节(高级提示](https://www.prompting.work/post/4
[上一节(实战](https://www.prompting.work/post/8

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25 changes: 22 additions & 3 deletions guides/prompt-miscellaneous.md
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@@ -1,18 +1,37 @@
# 杂项话题

在本节中,我们讨论提示工程中其他各种各样但重要的主题
在本节中,我们讨论提示工程中的其他杂项和未分类主题。它包括相对较新的想法和方法,随着它们被更广泛地采用,将最终被移入主要指南中。这部分指南也有助于了解最新的关于提示工程的研究论文

**请注意,本节正在建设中。**

主题:

- [主动提示](#主动提示)
- [定向激励提示](#定向激励提示)
- [指导语言模型](#program-aided-language-models)
- [ReAct](#react)
- [多模态提示](#multimodal-prompting)
- [多模态 Cot 提示](#多模态Cot提示)
- [图提示](#graphprompts)

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## 主动提示

联想(CoT)方法依赖于一组人工注释的示例。问题在于,这些示例可能不是不同任务最有效的示例。为了解决这个问题,[Diao 等人,(2023)](https://arxiv.org/pdf/2302.12246.pdf)最近提出了一种新的提示方法,称为主动提示,可以将 LLM 调整到不同的特定任务示例提示(用人工设计的 CoT 推理注释)。

下面是这种方法的说明。第一步是查询 LLM,有时可以带上几个 CoT 的例子。*K*个可能的答案用于一组训练问题。基于*K*个答案计算不确定性指标(使用的是不一致)。选择最不确定的问题,由人类进行注释。然后使用新注释的例子来推断每个问题。

![](../img/active-prompt.png)

## 定向激励提示

Li 等(2023)提出了一种新的提示技术,以更好地指导 LLM 生成所需的摘要。

一个可调节的策略 LM 被训练来生成刺激/提示,参考用强化学习来优化 LLM。
下图展示了方向性刺激提示如何与标准提示相比。策略 LM 可以很小,并被优化以生成指导黑盒冻结 LLM 的提示。

![](../img/dsp.jpeg)

## Program-Aided Language Models

[Gao et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.10435) 提出了一种使用 大模型 阅读自然语言问题并生成程序作为中间推理步骤的方法。被称为程序辅助语言模型(PAL),它与思维提示的连锁提示不同,它不是使用自由形式的文本来获得解决方案,而是将解决方案步骤卸载到 Python 解释器等程序运行时中。
Expand All @@ -37,7 +56,7 @@ ReAct 框架可以让 大模型 与外部工具进行交互,以获取更可靠

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## 多模态提示
## 多模态 Cot 提示

[Zhang et al. (2023)](https://arxiv.org/abs/2302.00923) 提出了一种多模态链式思维提示方法。传统的 CoT 专注于语言模式。相比之下,多模态 CoT 将文本和视觉结合到一个两阶段框架中。第一步涉及基于多模态信息的基本原理生成。接下来是第二阶段,答案推理,利用信息丰富的生成基本原理。

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2 changes: 1 addition & 1 deletion guides/prompts-advanced-usage.md
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Expand Up @@ -389,4 +389,4 @@ APE 发现了比 Kojima 等人(2022)提出的人工设计的“让我们一

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[下一节(实战](https://www.prompting.work/post/8)
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