Eingabeaufforderung als Denkkette
In diesem Artikel wird die Verwendung des Chain of Thought Prompting in .NET erläutert.
Die GPT-Modellleistung profitiert von Prompt Engineering, der Praxis, Anweisungen und Beispiele für ein Modell bereitzustellen, um seine Ausgabe zu optimieren oder zu verfeinern. Bei der Verarbeitung von Anweisungen machen Modelle mehr Denkfehler, wenn sie versuchen, sofort zu antworten, anstatt sich Zeit zu nehmen, eine Antwort auszuarbeiten. Sie können dem Modell helfen, zuverlässiger zu korrekten Antworten zu gelangen, indem Sie das Modell auffordern, seine Gedankenkette (Chain of Thought) mitzuteilen, d. h. die Schritte, die es unternommen hat, um einer Anweisung zu folgen, zusammen mit den Ergebnissen jedes Schritts.
Chain of Thought Prompting ist die Methode, ein GPT-Modell zur schrittweisen Ausführung eines Vorgangs aufzufordern und jeden Schritt und sein Ergebnis in der Ausgabe darzustellen. Dadurch wird das Prompt Engineering vereinfacht, indem einige Ausführungsplanungen in das Modell ausgelagert werden, und es ist einfacher, Probleme mit einem bestimmten Schritt zu verbinden, damit Sie wissen, wo Sie weitere Anstrengungen konzentrieren müssen.
Im Allgemeinen ist es einfacher, das Modell einfach anzuweisen, seine Gedankenkette einzubeziehen, aber Sie können dem Modell anhand von Beispielen zeigen, wie es Aufgaben aufschlüsseln soll. In den folgenden Abschnitten werden beide Möglichkeiten gezeigt.
Verwenden des Chain of Thought Prompting in Anweisungen
Um eine Anweisung für Chain of Thought Prompting zu verwenden, fügen Sie eine Anweisung ein, die das Modell anweist, die Aufgabe Schritt für Schritt auszuführen und das Ergebnis jedes Schrittes auszugeben.
prompt= "Instructions: Compare the pros and cons of EVs and petroleum-fueled vehicles. Break the task into steps, and output the result of each step as you perform it.";
Verwenden des Chain of Thought Prompting in Beispielen
Sie können Beispiele verwenden, um die Schritte für das Chain of Thought Prompting anzugeben, die das Modell so interpretieren wird, dass es auch die Ergebnisse der Schritte ausgeben soll. Schritte können Cues für Formatierungen enthalten.
prompt= """
Instructions: Compare the pros and cons of EVs and petroleum-fueled vehicles.
Differences between EVs and petroleum-fueled vehicles:
-
Differences ordered according to overall impact, highest-impact first:
1.
Summary of vehicle type differences as pros and cons:
Pros of EVs
1.
Pros of petroleum-fueled vehicles
1.
""";
