📄️ 2.2.1 Zero-Shot Prompting
zero-shot prompting 是指由于目前的大语言模型足够强大,对于大部分任务,我们都可以直接指示模型生成我们想要的结果,而不需要给出示例或过多的引导。
📄️ 2.3.2 Few-Shot Prompting
few-shot prompting 是指我们可以通过给出少量的示例或引导(也就是所谓的 shots),来指示模型生成我们想要的结果。这在任务复杂度相对较高 或者 希望生成的结果和示例类似,zero-shot prompting 无法满足需求的情况下比较有用。
📄️ 2.2.3 Chain-of-Thought (COT) Prompting
Chain-Of-Thought 是指通过给出中间推理或计算步骤,引导 LLM 完成任务。这种提示方式可以帮助 LLM 理解问题的解决过程,从而提高 LLM 解决复杂推理或计算任务的能力。