自适应Prompt：让LLM更懂你的意图

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点击上方 蓝字 关注我 本文：4300字阅读  10分钟 为什么我们需要更好的提示策略 传统的提示方法往往依赖于固定的示例集，这限制了模型的潜力发挥。最近，德克萨斯大学达拉斯分校等机构的研究团队提出了一种突破性的自适应提示方法（Adaptive-Prompt），该方法通过动态选择最具信息量的示例来显著提升模型的推理能力。这项研究不仅在理论上具有创新性，更在实践中展现出显著的性能优势，很值得看一看。 传统方法的局限性 在深入理解这项创新之前，我们需要认识到当前提示方法面临的主要挑战。传统的链式思维（Chain-of-Thought，CoT）提示方法虽然在提升模型推理能力方面取得了显著成果，但其效果很大程度上依赖于人工精心设计的示例。这种方法存在两个主要问题：首先，手工设计示例需要大量专业知识和时间投入；其次，固定的示例集可 ………………………………