用伪代码Prompt让LLM进行图推理，生成更精准内容 | 最新

主要观点总结

本文主要介绍了利用伪代码提示增强LLM在图推理任务中的表现的研究。实验表明，伪代码提示有助于提高LLM在处理图数据时的准确率，特别是在处理复杂图算法问题时效果显著。文章还探讨了伪代码提示的优势，如引导结构化思维、减少歧义、提高可解释性等。最后，文章为prompt工程师提供了实践指导，强调领域知识的重要性、问题分解的艺术、模型特化的必要性等。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

尽管LLM在自然语言处理领域取得了显著成就，但在处理图结构数据时仍面临挑战。先前的研究表明，LLM在解决某些图问题时存在困难。

关键观点2: 研究方法

研究团队提出了一种新颖的方法：使用伪代码作为提示来增强LLM的图推理能力。这种方法的核心思想是将算法逻辑以伪代码的形式呈现给LLM，从而引导模型按照结构化、模块化的方式进行问题解决。

关键观点3: 实验设计

研究团队设计了一个全面且系统的实验，涵盖了不同复杂度的图算法问题，并使用两种代表性的LLM进行实验。实验采用了多种提示方法，并使用准确率作为主要评估指标。

关键观点4: 伪代码提示的优势

伪代码提示具有减少歧义、促进结构化思维、提高可解释性、融入领域知识等优势。这些优势有助于LLM更好地理解和解决图算法问题。

关键观点5: 实践启示

这项研究为prompt工程师提供了宝贵的实践指导，如领域特化的提示设计、模型特化的策略、问题分解的重要性、示例的精简原则等。这些指导有助于工程师更有效地设计和优化prompt，提高LLM的性能。

文章预览

gai点击上方 蓝字 关注我 本文：5800字阅读  15分钟   如果您时间有限，可以听一下本篇文章的对话播客Podcast 最近有研究发现，当LLM面对结构化数据，特别是图数据时，LLM的表现却不尽如人意。这几天，来自希腊和法国的研究团队提出了一种创新方法——利用伪代码提示来增强LLM的图推理能力。我基于这项研究先写了一个伪代码的SYSYTEM PROMPT运行出了一个社交网络分析的结果，再用这个结果写了一段代码，运行出了下面的图。我的评价只有一句：LLM图推理还是要用Pseudo prompt。 01 伪代码提示的力量 # 尽管LLM在自然语言处理领域取得了显著成就，但在处理图结构数据时仍面临重大挑战。先前的研究表明，LLM在解决某些看似简单的图问题时存在困难。例如，Wang等人(2023a)的研究显示LLM具有初步的图推理能力，而Fatemi等人(2024)的研究则发现LLM在一些基本图 ………………………………