大厂总结-提示工程《第8章 推理提示》

探秘 AI 原生应用开发：〈提示工程原理与实战〉研读笔记系列
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最近，我阅读了《AI
原生应用开发：提示工程原理与实战》一书，它为我打开了大语言模型与提示工程领域的新视野。为了更好地消化书中的知识，加深对相关内容的理解，我决定撰写一系列的读书笔记。

一、核心内容概述

本文聚焦大语言模型的推理能力，深入探讨如何运用思维链提示工程技术提升其推理性能。随着大语言模型在多领域广泛应用，其推理能力的优化成为关键。文章围绕推理提示展开，详细介绍了基础、进阶和高阶思维链提示技巧，分析了不同提示方法的特点、应用场景及优劣，还创新性提出自由辩论提示和圆桌会议提示，旨在为AI原生应用的推理任务提供有效技术支撑。

二、重点知识梳理

（一）大语言模型推理基础

1. 推理能力发展历程：人类利用计算机科学进行推理，从早期符号逻辑推理系统（如Prolog、MYCIN），到神经网络，再到大语言模型，技术不断演进。大语言模型凭借“涌现能力”，能完成多种复杂任务，但该能力受模型参数和提示方式影响，不稳定。
2. 基础思维链提示技术