前置知识：1_study/DeepLearning/上下文工程/提示工程 Prompt#思维链提示 CoT 和1_study/DeepLearning/上下文工程/提示工程 Prompt#自洽性 self-consistency

思维树 ToT

思维树 ToT （Tree of Thoughts，2023-05）：

• ToT 的核心思想是将问题解决过程视为在思想树中的搜索，其中每个节点代表一个部分解决方案，每个分支代表对解决方案的修改，通过多条推理路径评估实现更优的推理决策

以“24 点数字”游戏为例来说明 To

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基础提示技巧

一个好的提示包含以下内容：系统提示、角色提示、语境提示、示例提示

提示词基础技巧

1. 减少不精确的模糊描述
2. 通过示例明确输出格式
3. 找一个好的提示词框架

系统提示

系统提示：定义模型的基本功能和总体目标

• 有助于生成符合特定要求

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大语言模型（LLMs）的上下文学习：经过预训练的 LLMs 能根据文本提示或任务示例来直接对下游任务进行预测，而无需更新模型权重，这种能力也被称为上下文学习（in-context learning，ICL）或语境学习

简单来说，ICL 就是在不更新模型参数的前提下，通过输入经典示例作为提示来增强模型的能力

以情感分析为例，来说明 ICL 的一般流程（图源）：

• ICL 需要一些示例来形成一个用于情景演示的上下文，作为提示输入来增强 LLMs
• ICL 示例一般用自然语言模板编写，并拼接真实的输入查询（Text）与结果（Label）

ICL 的分类：

• Few-shot learning，

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