LLM 大模型的使用技巧：上下文学习和思维链学习LLM 大模型使用技巧6.1 上下文学习上下文提示方式是通过将之前的输入输出作为样例参考，来推得目前的输出。公式如下所示：样例参考的设计方法主要有启发式和基于大模型的方法。样例设计的格式为输入输出对，任务描述以及思维链构成。需要注意的是，样例的顺序对结果也有影响，具有偏向末尾的先向，因此在调整样例次序的时候尽量将与新输入相似的实例安排在末尾。6.2 思维链提示思维链设计是一种有效的思考方式，它注重多路线的方法来解决复杂的问题。这种方法可以通过不同的思考方式来探索问题的多个方面，从而更全面地理解问题并找到最佳解决方案。同时，思维链设计也能够通过自监督的方式来判断是否出现自相矛盾的情况并做出调整，从而保证思考的准确性和连贯性。对于大模型而言，思维链设计在何时产生了效用大模型通常需要在处理复杂任务时进行大量的计算和推理。在这个过程中，思维链设计可以帮助大模型更好地理解问题、生成更准确的答案或预测，并且可以提高其效率和性能。因此，思维链设计在大模型应用中具有很高的实用价值。为什么大模型能够涌现出思维链的能力？这主要是因为大模型具备强大的自学习和自适应能力。它们可以通过大量的数据和模型训练来自我优化，逐渐形成对于复杂问题的理解和处理能力。同时，大模型也可以通过自我监督和反馈机制来修正自身的错误和偏差，从而不断提高其性能和准确性。这些特点使得大模型具备了涌现出思维链的能力，能够更好地应对复杂任务和挑战。