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网站建站策划,网络架构七层作用,卡盟网站模板,有做翻译英文网站少样本CoT通过提供少量带推理步骤的示例#xff0c;引导大模型生成逻辑连贯的思考过程#xff0c;提升复杂任务准确性。文章介绍了标准CoT提示结构及五种改进方法#xff1a;对比CoT提供正反示例对比学习#xff1b;复杂示例选择推理步骤多的案例#xff1b;主动提示选择模…少样本CoT通过提供少量带推理步骤的示例引导大模型生成逻辑连贯的思考过程提升复杂任务准确性。文章介绍了标准CoT提示结构及五种改进方法对比CoT提供正反示例对比学习复杂示例选择推理步骤多的案例主动提示选择模型最不确定的问题思维记忆让模型自我生成记忆辅助解题自生成示例通过问题聚类自动创建示例。这些方法有效解决了示例质量、模型错误认知、固定示例适配性等问题显著提升大模型推理能力且降低人工成本。少样本 CoTFew-shot Chain-of-Thought是思维链提示技术在少样本场景下的应用核心是通过给模型提供少量带推理步骤的示例引导模型生成逻辑连贯的思考过程从而提升复杂任务如数学计算、逻辑推理、多步决策的准确性尤其适合数据标注成本高、无法提供大量样本的场景。一个标准的少样本 CoT 提示包含 3 个部分指令明确任务目标如 “解决以下数学应用题”少样本示例每个示例包含输入、推理步骤、最终答案且推理步骤需清晰拆解逻辑待解决问题需要模型处理的新问题下面是一个具体的少样本 CoT 提示示例ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line 指令请解决以下数学题先写出推理步骤再给出答案。 示例1 输入小明有5个苹果小红比小明多3个小刚的苹果数是小红的2倍小刚有多少个苹果 推理步骤 1. 先算小红的苹果数5 3 8个 2. 再算小刚的苹果数8 × 2 16个 答案16 示例2 输入书架上有12本故事书科技书比故事书少4本漫画书是科技书的3倍漫画书有多少本 推理步骤 1. 先算科技书数量12 - 4 8本 2. 再算漫画书数量8 × 3 24本 答案24 待解决问题 输入一个文具店有20支铅笔钢笔比铅笔少5支圆珠笔是钢笔的4倍圆珠笔有多少支简单的少样本 CoT 会面临着示例质量不足且人工成本高模型缺错误逻辑认知易出错固定示例适配性差、模型难自我进化等问题。接下来介绍一些改进的少样本 CoT 提示法。对比思维链提示法 Contrastive CoT Prompting对比思维链提示法(Contrastive Chain-of-Thought Prompting ) 的核心思路是模仿人类 “正反例子一起学”。为了让这方法能通用不用人工写错误例子论文设计了一套自动生成 “错误推理步骤” 的办法先从正确的思维链里提取关键信息比如数字、公式、人物名这些核心对象再把这些关键信息的顺序打乱就造出了 “步骤混乱” 的错误推理。之后给模型的提示里就包含 “问题 正确推理 错误推理”让模型对比着学。复杂示例提示法 Complexity-based Prompting复杂示例提示法(Complexity-Based Prompting for Multi-Step Reasoning) 核心逻辑很简单选推理步骤更多、更复杂的思维链当提示词比选简单的例子效果好得多。怎么定义 “复杂”? 主要看推理步骤的数量比如一道题的解题过程写了 9 步就比只写 2 步的例子更 “复杂”如果没有现成的推理步骤标注也可以用问题的长度、解题公式的长度来判断复杂度。不止提示词输出也挑复杂的。把这个思路延伸到了模型输出阶段在生成的 “最复杂的那几条推理链” 里投票比如生成 50 条只选步骤最多的 30 条来投票。主动提示法 Active Prompting少样本 COT 能大幅提升模型的推理能力。但是如果这些示例都是人工固定选的效果会打折扣比如随便从题库里挑 8 道题写思路。可不同任务的难度、类型不一样这些固定示例不一定适配所有任务相当于 “一套模板用到底”。主动提示法(Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models) 的思路是不随便选示例而是挑 “模型最拿不准的题” 来做示例具体分 4 步先测模型的 “不确定度”给模型一堆没标注思路的题目让它对每道题生成好几次答案。然后用几个指标判断它对这道题有多 “懵”分歧度比如同一道题模型算出 3、5、7 三个答案说明它没把握熵专业点说就是答案的混乱程度混乱越高越不确定还有方差、模型自评估的信心等指标但后两种效果一般模型容易 “过度自信” 说自己肯定对实际错了。挑最懵的题来标注按不确定度排序选最让模型迷糊的几道题比如 8 道让人工给这些题补上详细的思维链和正确答案做成 “专属示例”。 用新示例去解题把这些定制的示例放在要测试的题目前面再让模型按示例的思路一步步推理最后还能结合 “自一致性”让模型多算几次选出现次数最多的答案进一步提高准确率。思维记忆提示法 Memory-of-Thought Prompting现有大模型提升的痛点是要么得靠高质量的标注数据集要么得做算力成本极高的模型微调。而且像 GPT-4 这类顶尖模型大多只能通过 API 调用没法直接微调同时微调还可能让模型丢掉通用能力得不偿失。MoT (MoT: Memory-of-Thought Enables ChatGPT to Self-Improve) 参考人类的学习模式 —— 人能通过思考和记忆实现自我提升不用一直依赖外部学习资料。MoT 就模仿这个逻辑让大模型自己生成 “思维记忆”再用这些记忆辅助后续答题。MoT 的两个核心阶段:预思考阶段在正式答题前先让模型在无标注数据集上 “刷题”。它会针对每个问题生成多条推理路径用 “多数投票” 选出最一致的答案再通过答案熵过滤掉那些模型自己都拿不准的低置信度推理只把高置信度的 “问题 - 推理过程 - 答案” 存成外部记忆。回忆阶段遇到测试题时模型会先通过语义工具比如 SBERT筛选出语义相关的记忆候选再让模型自己从候选里挑出最有帮助的记忆最后结合这些记忆用思维链CoT的方式推理出答案。自生成示例 CoT 提示法 Automatic Chain-of-Thought (Auto-CoT) PromptingAuto-CoT (Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models) 的核心就是用 “问题聚类 多样性选例”让大模型自己生成推理示例既省了人工写示例的功夫又能达到甚至超过人工示例的推理效果给大模型的复杂推理提效降本。Auto-CoT 的两个核心步骤:给问题分类把数据集里的问题用工具分成几个类别比如把数学题按 “加减”“乘除” 聚类保证每个类的问题类型不一样挑代表题生成推理链从每个类别里挑一个最典型的问题用 “一步步想” 的零样本 CoT 让模型生成推理步骤再用简单规则筛选比如问题别太长、推理步骤别超 5 步最后把这些 “类别代表题 推理链” 拼成示例。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取