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第十章：提示学习

提示学习（Prompt Learning）是一种新兴的范式，它使得大语言模型能够在没有显式微调的情况下解决特定任务。本章将探讨提示学习的基础概念、上下文学习和思维链提示等高级策略。

9.1 基础提示

基础提示学习涉及使用自然语言提示来引导模型完成特定任务。

9.1.1 人工提示设计

介绍如何人工设计有效的提示以激活模型的特定能力，以及这些提示如何影响模型的输出。

9.1.2 自动提示优化

探讨自动生成和优化提示的方法，这些方法可以减少人工参与并提高提示的效率和效果。

9.2 上下文学习

上下文学习是一种强大的提示学习技术，它允许模型利用上下文信息来解决任务。

9.2.1 上下文学习的形式化定义

形式化定义上下文学习的概念，并解释它是如何使模型能够处理复杂的语言任务。

9.2.2 示例设计

提供上下文学习中使用的示例设计，这些示例展示了如何构建有效的上下文以引导模型的输出。

9.2.3 底层机制

探讨上下文学习的底层机制，包括模型是如何理解和利用上下文信息的。

9.3 思维链提示

思维链提示是一种高级的提示技术，它鼓励模型展示其推理过程，从而提高问题解决的透明度和准确性。

9.3.1 思维链提示的基本形式

介绍思维链提示的基本形式，包括如何构建提示以引导模型逐步推理。

9.3.2 思维链提示的优化策略

讨论优化思维链提示的策略，这些策略旨在提高模型的推理能力和输出质量。

9.3.3 关于思维链的进一步讨论

深入讨论思维链提示的理论和实践，包括它如何改变我们对大语言模型能力和局限性的理解。

本章内容为读者提供了提示学习的全面概览，包括基础概念、高级策略和实际应用，旨在帮助读者掌握如何有效地利用提示来激发和引导大语言模型的能力。