多种经典提示技术的应用与设置

摘要

本文全面介绍了提示工程的核心要素，包括模型参数设置、提示词设计原则以及多种经典提示技术。文章从温度、Top_p等基础参数讲起，深入解析零样本、少样本、链式思考等主流提示方法，并探讨了思维树、自动推理工具、自我反思等进阶技术，为开发者提供了系统性的提示工程实践指南。

内容框架与概述

文章首先阐述了大语言模型交互时的关键模型设置参数。温度参数控制输出的确定性与创造性，较低温度使模型输出更确定，较高温度则增加随机性，适合创造性任务。Top_p参数通过核采样控制响应多样性，最大长度限制防止冗余输出，停止序列精确控制输出结构，频率和存在惩罚则有效避免内容重复。

在提示词设计方面，文章强调了四个核心要素。指令明确模型要执行的具体任务，上下文提供必要的外部信息，输入数据包含用户的实际问题，输出指示规范结果的格式类型。设计时应从简单入手逐步迭代，使用明确具体的指令，并通过示例引导模型产生期望输出。

文章重点介绍了多种经典提示技术及其应用场景。零样本提示直接提问不提供示例，依赖模型预训练知识；少样本提示通过一到多个示例帮助模型理解任务模式；链式思考提示引导模型展示中间推理步骤，特别适合复杂逻辑问题。自动思维链通过聚类和抽样自动生成推理链，自我一致性方法则结合多条推理路径选择最稳定答案。

进阶技术部分涵盖了生成知识提示、链式提示分解、思维树决策等高级方法。生成知识提示先让模型生成相关知识再回答问题，链式提示将复杂任务拆解为多个子任务逐步处理，思维树技术模仿人类决策过程用树状结构表示问题解决路径。自动推理工具技术结合中间推理步骤和外部工具使用，自我反思则通过语言反馈不断强化智能体的学习能力。

核心概念及解读

温度参数：控制模型输出随机性的关键参数。低温度如0.2使输出更加确定和保守，适合事实性问答；高温度如0.8增加随机性和创造性，适用于创意写作、头脑风暴等场景。实际应用中需根据任务性质谨慎调整。

Top_p采样：又称核采样，通过累积概率阈值控制候选token范围。设为0.1时仅从最可能的10%token中选择，输出更准确；设为0.9时考虑更多可能性，响应更多样化。通常与温度参数配合使用，但建议二选一避免相互干扰。

链式思考提示：要求模型在给出最终答案前展示中间推理步骤，显著提升复杂问题的解决能力。例如数学问题中让模型"一步步思考"并说明计算过程，能大幅提高准确率。对于逻辑推理、多步骤任务特别有效。

少样本学习：在提示中提供一到多个完整示例，每个示例包含输入和期望输出。这种方式让模型通过类比学习任务模式，无需额外训练即可适应新场景。示例选择要具有代表性，数量通常在三到五个之间效果最佳。

思维树技术：将问题解决过程表示为树状结构，每个节点代表一个思维状态，分支代表可能的行动。通过探索、评估和回溯机制，智能体能够在复杂决策空间中找到最优路径，比线性思维链更强大也更耗计算资源。

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