这组数å—ä¸çš„å¥‡æ•°åŠ èµ·æ¥æ˜¯ä¸€ä¸ªå¶æ•°ï¼š4ã€8ã€9ã€15ã€12ã€2ã€1。 A. ¼šç”案是False。✅ 这组数å—ä¸çš„å¥‡æ•°åŠ èµ·æ¥æ˜¯ä¸€ä¸ªå¶æ•°ï¼š17ã€10ã€19ã€4ã€8ã€12ã€24。 A. ¼šç”案是True。✅ 这组数å—ä¸çš„å¥‡æ•°åŠ èµ·æ¥æ˜¯ä¸€ä¸ªå¶æ•°ï¼š16ã€11ã€14ã€4ã€8ã€13ã€24。 A. ¼šç”案是True。✅ 这组数å—ä¸çš„å¥‡æ•°åŠ èµ·æ¥æ˜¯ä¸€ä¸ªå¶æ•°ï¼š17ã€9ã€10ã€12ã€13ã€4ã€2。 A. ¼šç”案是False。✅
在这个人工智能的时代,è¯è¨€æ¨¡åž‹å¦‚åŒçŽ°ä»£ç§‘技的é”法师,å‡å€Ÿå…¶æƒŠäººçš„é›¶æ ·æœ¬èƒ½åŠ›ï¼Œèƒ½å¤Ÿåœ¨æ²¡æœ‰ä»»ä½•ç¤ºä¾‹çš„æƒ…å†µä¸‹ç”Ÿæˆä»¤äººèµžå¹çš„文本。然而,当é¢å¯¹æ›´å¤æ‚的任务时,这些é”法师们å´æ˜¾å¾—有些力ä¸ä»Žå¿ƒã€‚äºŽæ˜¯ï¼Œå°‘æ ·æœ¬æ示应è¿è€Œç”Ÿï¼Œåƒæ˜¯ä¸€ä½è€å¿ƒçš„è€å¸ˆï¼Œç”¨ç¤ºèŒƒçš„æ–¹å¼å¼•å¯¼æ¨¡åž‹æœç€æ›´å¥½çš„æ–¹å‘å‰è¿›ã€‚
🦄 å°‘æ ·æœ¬æ示:引导模型的é”法
å°‘æ ·æœ¬æ示,顾åæ€ä¹‰ï¼Œå°±æ˜¯åœ¨ç»™å®šçš„æ示ä¸æ供少é‡ç¤ºä¾‹ï¼Œä»¥å¸®åŠ©æ¨¡åž‹æ›´å¥½åœ°ç†è§£ä»»åŠ¡ã€‚æƒ³è±¡ä¸€ä¸‹ï¼Œä½ åœ¨æ•™ä¸€åªå°ç‹—如何åä¸‹ã€‚ä½ åªéœ€è¦ç¤ºèŒƒå‡ æ¬¡ï¼Œå®ƒå°±èƒ½é¢†æ‚Ÿã€‚æ ¹æ®Touvronç‰äººï¼ˆ2023ï¼‰çš„ç ”ç©¶è¡¨æ˜Žï¼Œå½“æ¨¡åž‹çš„è§„æ¨¡è¶³å¤Ÿå¤§æ—¶ï¼Œå°æ ·æœ¬æ示的特性开始显现出æ¥ã€‚å°±åƒæ˜¯åœ¨ä¸€ç‰‡æµ©ç€šçš„星空ä¸ï¼Œå¶å°”é—ªçƒå‡ºå‡ 颗亮星。
例如,Brownç‰äººï¼ˆ2020)æ出的一个例å,å¯ä»¥å¾ˆå¥½åœ°è¯´æ˜Žè¿™ä¸€ç‚¹ã€‚å‡è®¾æˆ‘们è¦åœ¨å¥åä¸æ£ç¡®ä½¿ç”¨ä¸€ä¸ªæ–°è¯ï¼Œæ¯”如“whatpuâ€ï¼Œè¿™ä¸ªè¯æŒ‡çš„是å¦æ¡‘尼亚的一ç§å°åž‹æ¯›èŒ¸èŒ¸çš„动物。我们å¯ä»¥ç»™å‡ºè¿™æ ·çš„æ示:
é€šè¿‡è¿™æ ·çš„ç¤ºèŒƒï¼Œæ¨¡åž‹ä¾¿èƒ½ç†è§£å¦‚何使用“whatpuâ€è¿™ä¸ªè¯ã€‚接下æ¥ï¼Œæˆ‘们å†å¼•å…¥å¦ä¸€ä¸ªè¯â€œfarduddleâ€ï¼Œå®ƒæ„味ç€å¿«é€Ÿè·³ä¸Šè·³ä¸‹ï¼š
é€šè¿‡è¿™æ ·çš„1-shot示例,模型在ç†è§£å’Œç”Ÿæˆæ–‡æœ¬æ–¹é¢å·²ç»è¿ˆå‡ºäº†é‡è¦çš„一æ¥ã€‚éšç€ç¤ºä¾‹æ•°é‡çš„å¢žåŠ ï¼ˆå¦‚3-shotã€5-shotã€10-shot),模型的表现也会é€æ¸æ高,仿佛在一场知识的马拉æ¾ä¸ï¼Œè·‘得越远,风景越美。
📊 å¯è§†åŒ–å°‘æ ·æœ¬çš„åŠ›é‡
为了更直观地ç†è§£å°‘æ ·æœ¬æ示的效果,我们å¯ä»¥ç”¨å›¾è¡¨æ¥å±•ç¤ºå…¶æ€§èƒ½å˜åŒ–。下é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªç®€å•çš„示例图,展示了éšç€ç¤ºä¾‹æ•°é‡å¢žåŠ ,模型在ä¸åŒä»»åŠ¡ä¸Šçš„表现æå‡ã€‚
在这个图ä¸ï¼Œæˆ‘们å¯ä»¥çœ‹åˆ°ï¼Œéšç€ç¤ºä¾‹æ•°é‡çš„å¢žåŠ ï¼Œæ¨¡åž‹çš„æ€§èƒ½é€æ¸æå‡ã€‚å°±åƒæ˜¯è°ƒå‘³æ–™çš„åŠ å…¥ï¼Œä½¿å¾—åŽŸæœ¬å¹³æ·¡æ— å¥‡çš„èœè‚´å˜å¾—美味å¯å£ã€‚
🤔 å°‘æ ·æœ¬æ示的é™åˆ¶
然而,æ£å¦‚æ¯ä¸ªé”法都有其局é™æ€§ï¼Œå°‘æ ·æœ¬æ示也并éžä¸‡èƒ½ã€‚在处ç†æ›´å¤æ‚的推ç†ä»»åŠ¡æ—¶ï¼Œæ¨¡åž‹çš„表现往往ä¸å°½å¦‚人æ„。让我们æ¥çœ‹ä¸€ä¸ªæœ‰è¶£çš„例å:
å‡è®¾æˆ‘们è¦åˆ¤æ–一组数å—ä¸çš„奇数之和是å¦ä¸ºå¶æ•°ï¼Œä¾‹å¦‚:15ã€32ã€5ã€13ã€82ã€7ã€1。模型的回ç”是:
显然,这个ç”æ¡ˆæ˜¯é”™è¯¯çš„ã€‚å°½ç®¡å°‘æ ·æœ¬æ示在æŸäº›æƒ…况下能够引导模型,但在涉åŠå¤æ‚推ç†æ—¶ï¼Œä»ç„¶éœ€è¦æ›´é«˜çº§çš„æ示工程。
我们å¯ä»¥å°è¯•é€šè¿‡æ·»åŠ 更多示例æ¥æ”¹å–„这个结果:
æ示:
接下æ¥ï¼Œæˆ‘们å†æ¥çœ‹çœ‹æˆ‘们的原始例å:
模型的输出是:
这里的结果ä»ç„¶ä¸å¤Ÿç†æƒ³ï¼Œè¡¨æ˜Žå°‘æ ·æœ¬æ示在处ç†æŸäº›æŽ¨ç†ä»»åŠ¡æ—¶ï¼Œå¯èƒ½éœ€è¦æ›´å¤šçš„结构化æ€ç»´ã€‚最近,æ€ç»´é“¾ï¼ˆCoT)æ示的兴起,æ°æ°æ˜¯ä¸ºäº†åº”对这些å¤æ‚的挑战。æ€ç»´é“¾æ示通过将问题分解æˆå¤šä¸ªæ¥éª¤ï¼Œå¸®åŠ©æ¨¡åž‹æ›´å¥½åœ°ç†è§£ä»»åŠ¡ï¼Œä»¿ä½›ç»™å®ƒæ供了一æ¡æ¸…晰的导航路线。
🌟 结论与展望
总体æ¥è¯´ï¼Œå°‘æ ·æœ¬æ示为我们æ供了一ç§å¼ºå¤§çš„工具,å¯ä»¥åœ¨æ¨¡åž‹å¦ä¹ 过程ä¸å¼•å¯¼å…¶æœç€æ£ç¡®çš„æ–¹å‘å‘展。然而,它并ä¸å®Œç¾Žï¼Œç‰¹åˆ«æ˜¯åœ¨é¢å¯¹å¤æ‚推ç†ä»»åŠ¡æ—¶ï¼Œä»ç„¶éœ€è¦è¿›ä¸€æ¥çš„优化和探索。éšç€äººå·¥æ™ºèƒ½æŠ€æœ¯çš„ä¸æ–è¿›æ¥ï¼Œæˆ‘们相信,将会有更多的新方法和技巧被开å‘出æ¥ï¼Œä»¥æå‡æ¨¡åž‹çš„智能水平。
最åŽï¼Œåˆ«å¿˜äº†ï¼Œé”法的背åŽæ€»æ˜¯æœ‰ç§‘å¦çš„支æŒã€‚å…³æ³¨æœ€æ–°çš„ç ”ç©¶åŠ¨æ€ï¼Œæˆ–许会让我们在这æ¡æŽ¢ç´¢ä¹‹è·¯ä¸Šèµ°å¾—更远。
å‚考文献
通过这ç§è½»æ¾å¹½é»˜çš„é£Žæ ¼ï¼Œå¸Œæœ›èƒ½è®©æ‚¨åœ¨å¦ä¹ å¤æ‚çš„å°‘æ ·æœ¬æ示技术时,感å—到一ä¸ä¹è¶£ï¼