大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密

在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chain of thought prompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。

什么是提示（Prompting）？

LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其新兴能力依赖于提示，即启动和引导文本生成过程的输入线索。提示可以是简单的句子、问题，甚至是设定上下文并促使模型生成相关内容的关键词。对于程序员和技术专家而言，理解提示的概念是有效利用LLMs的关键。

在与LLMs交互时，存在多种提示方法：

• 单提示法：向LLM提供直接的提示，比如“总结这篇文章”或“翻译这段文本”。这种方法简单易操作，但可能会限制LLM生成内容的范围和深度。例如，仅要求“总结一篇关于人工智能发展历程的文章”，可能得到的总结较为简略，无法涵盖所有重要细节。
• 提示扩展：通过扩展提示来增加上下文或复杂性。比如，将“定义机器学习”的提示扩展为“解释机器学习的基本概念&#