解锁大模型潜力：Prompt工程中的思维链与上下文学习实战指南
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你是否曾遇到这样的情况：向大语言模型(LLM)提出复杂问题时，得到的答案总是差强人意？明明描述得很清楚，模型却像没抓住重点？别担心，这不是你的问题，而是缺少了正确的提问方法。本文将通过《大模型基础》教材中的专业知识，带你掌握上下文学习(Contextual Learning)和思维链(Chain of Thought, CoT)两大Prompt工程核心技术，让普通用户也能轻松驾驭大模型。
Prompt工程基础
Prompt工程(Prompt Engineering)是通过精心设计输入文本，引导大语言模型产生更准确、更有用输出的技术。它就像与大模型沟通的"翻译官"，将人类意图转化为模型能理解的指令。根据《大模型基础》教材/《大模型基础》分章节内容/第3章 Prompt 工程.pdf的定义，优质Prompt能使模型性能提升30%以上，而无需任何模型微调。
上下文学习：让模型"见样学样"
什么是上下文学习
上下文学习是指在Prompt中提供少量示例(通常3-5个)，让模型通过这些示例推断出任务模式并完成新的相似任务。这种方法特别适合那些难以用文字清晰描述规则，但可以通过示例展示的任务。
上下文学习的三种类型
根据readme.md中第3章的内容概述，上下文学习可分为：
- 少样本学习(Few-shot Learning)：提供多个输入-输出示例对
- 单样本学习(One-shot Learning)：仅提供一个示例
- 零样本学习(Zero-shot Learning)：不提供示例，仅通过自然语言描述任务
上下文学习实践模板
任务：判断用户评论情感
示例1：
评论：这个产品太好用了，解决了我的大问题！
情感：正面
示例2：
评论：糟糕的体验，再也不会购买了
情感：负面
现在请判断以下评论的情感：
评论：功能符合描述，但价格有点高
情感：
思维链：引导模型逐步推理
思维链的工作原理
思维链是一种特殊的Prompt技术，它要求模型在给出最终答案前，先输出中间推理步骤。就像老师解题时会写出演算过程一样，思维链让模型"按步骤思考"，显著提升复杂推理任务的准确率。
思维链的核心优势
根据《大模型基础》教材，思维链具有三大优势：
- 提高复杂问题解决能力，尤其在数学推理、逻辑分析任务上效果显著
- 增强答案可解释性，用户能理解模型如何得出结论
- 便于定位错误，当答案不正确时可通过推理步骤找到问题所在
思维链Prompt模板
问题：小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，现在有几个苹果？
思考过程：
1. 小明最初有5个苹果
2. 吃了2个后，剩下5-2=3个苹果
3. 又买了3个，现在有3+3=6个苹果
答案：6
问题：书架上有12本书，小明拿走了4本，小红又放回去5本，现在书架上有几本书？
实战技巧：组合使用的威力
将上下文学习与思维链结合，能产生1+1>2的效果。以下是一个组合使用的示例模板：
任务：解决数学问题并展示计算过程
示例1：
问题：一个商店有28个玩具，卖出15个，又进货20个，现在有多少个玩具？
解答步骤：
1. 初始玩具数量：28个
2. 卖出后剩余：28-15=13个
3. 进货后数量：13+20=33个
答案：33
示例2：
问题：停车场有45辆车，开走18辆，又开来23辆，现在有多少辆车？
解答步骤：
1. 初始车辆数：45辆
2. 开走后剩余：45-18=27辆
3. 开来后数量：27+23=50辆
答案：50
问题：图书馆原有120本书，借出45本，还回32本，现在有多少本书？
常见问题与解决方案
| 问题场景 | 解决方案 | 参考资料 |
|---|---|---|
| 模型跳过推理步骤 | 在Prompt中明确要求"必须展示每一步推理过程" | 第3章 Prompt 工程.pdf |
| 示例数量选择困难 | 从3个示例开始，如效果不佳可增加到5个 | readme.md |
| 复杂问题仍无法解决 | 将问题拆分为多个子问题，分步提问 | 第3章 Prompt 工程.pdf |
总结与展望
上下文学习和思维链是Prompt工程的两大核心技术，它们不需要任何编程知识，普通用户也能快速掌握。通过《大模型基础》教材/大模型基础 完整版.pdf的系统学习，你还能发现更多专业技巧。随着大模型技术的不断发展，Prompt工程将成为每个人的必备技能，让我们一起探索这个充满可能性的领域！
如果想深入学习更多Prompt技巧，可以查阅：
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
