超有效的聰明提示技巧：鏈式思維提示法

目錄

• 引言
• 鏈式思維原理
• 示例一：美國人在法國的畫廊問題
• 示例二：小球放入盒子的問題
• 優點
• 缺點
• 結論
• FAQ

引言

在這個視頻中，我將介紹一個名為「完美提示原則」的系列。這個系列將教授你一些技巧，以提升你的提示能力，並使用不同的技巧來解決不同的問題。我們將通過一個名為「鏈式思維原則」的提示原則來開始。我將通過一些示例來演示如何使用這個原則來提升模型的輸出。讓我們直接開始並看看這個原則是如何工作的。

鏈式思維原則

鏈式思維原則是一種將問題拆解成一系列子問題的方法。這種思維方式更像是進行一個一步一步的思考，而不僅僅是看到問題的最後一句話然後直接得出答案。這種方法適用於那些可以按照步驟進行解決的問題。我們可以通過將問題拆解成子問題並一一解決來應用鏈式思維原則。這種思維方式與人類解決問題的方式非常相似，我們不會只關注問題的最後一句話，而是需要一步一步地解決問題。現在，我們可以通過示例來進一步了解鏈式思維原則。

示例一：美國人在法國的畫廊問題

讓我們先來看一個關於一位美國人在法國參觀畫廊的問題。題目是這樣的：美國的一位名叫Michael的人在法國的一家著名博物館參觀時看到了一幅名畫，這幅畫讓他想起了他童年時最喜歡的卡通角色。請問這位卡通角色通常手持物體的國家是哪個？

這個問題並不像看最後一句話那麼簡單，我們無法直接得到答案。所以我們需要使用鏈式思維來解決這個問題。讓我們看一下我們的提示內容：

請仔細思考並系統地列出解決這個謎語的所有問題，包括每個需要解決的子問題的細節。

根據這個提示，我們可以列出以下子問題：

1. 確定Michael的位置
2. 確定畫廊的種類
3. 確定名畫名稱
4. 確定繪畫作者
5. 確定Michael最喜歡的卡通角色
6. 確定卡通角色通常手持物體的國家

現在我們可以一個一個地解決這些子問題：

1. 根據機率最高的答案，Michael在法國的盧浮宮博物館。
2. 這幅名畫是Leonardo da Vinci的蒙娜麗莎。
3. 繪畫作者是Leonardo da Vinci。
4. Michael最喜歡的卡通角色是Teenage Mutant Ninja Turtles中的Leonardo。
5. 卡通角色通常手持的物體是兩把武士刀。
6. 卡通角色手持物體的國家是日本。

通過這種鏈式思維的方式，我們得出了正確的答案。現在我們可以看到，通過這種方法，我們能夠更精確地解決問題，即使在沒有額外提示的情況下，我們也能得出正確的解答。

示例二：小球放入盒子的問題

接下來，讓我們看一個關於小球放入盒子的問題。問題描述如下：我在車庫裡拿起一個小球，然後拿起一個沒有底部的小盒子，接著我走進我的辦公室，將小球放入小盒子裡，然後我帶著小盒子去郵局，將其放入一個更大的盒子中，並郵寄給我的紐約朋友。現在問題是，小球現在在哪裡？

這個問題也不是直接可以從最後一句話中找到答案的。所以我們需要使用鏈式思維來解決這個問題。讓我們看一下我們的提示內容：

請仔細思考並系統地列出解決這個問題的所有步驟和細節。

根據這個提示，我們可以列出以下步驟和子問題：

1. 球的位置
2. 盒子的狀況
3. 搬運方式
4. 郵局細節
5. 盒子中球的位置
6. 盒子的收件人和開封情況
7. 盒子到達的時間

這樣，我們就將問題拆解為多個子問題。通過對每個子問題進行思考和分析，我們可以得出答案：

1. 小球最有可能在我的辦公室，因為盒子沒有底部，小球有可能掉出來。
2. 來到郵局前，小盒子中的小球是在盒子內的。
3. 盒子中的小球非常有可能在運送過程中掉出來。
4. 根據提供的信息，沒有提到盒子到達紐約的時間，所以我們無法確定球是否在新盒子中。
5. 最有可能的答案是小球在我的辦公室內。

通過這種鏈式思維的方式，我們也得出了正確的答案。這個例子進一步證明了鏈式思維原則的有效性，它能夠幫助我們更好地理解和解決問題。

優點

• 鏈式思維原則能夠幫助我們更好地拆解問題，進一步思考和解決問題的各個步驟。
• 通過鏈式思維，我們能夠有效提升模型的輸出，得出更精確的解答。
• 鏈式思維也更符合人類解決問題的方式，能夠提高模型的可讀性和可理解性。

缺點

• 鏈式思維需要對問題進行分析和拆解，可能需要更多的時間和努力。
• 在應用鏈式思維原則時，需要有一定的思考和分析能力，對一些複雜問題可能不太適用。

結論

鏈式思維原則是一種將問題拆解成一系列子問題的方法，通過這種思維方式，我們能夠更好地理解和解決問題。在使用大型語言模型解決問題時，鏈式思維原則能夠幫助我們得到更準確的答案。除了鏈式思維原則之外，還有其他一些提示原則可以使用，我們將在以後的視頻中進行介紹。謝謝大家的觀看，希望這個系列能對大家有所幫助。

FAQ

Q: 鏈式思維原則適用於所有類型的問題嗎？ A: 鏈式思維原則並不適用於所有類型的問題。它更適用於那些可以按照步驟進行解決的問題。

Q: 如何確定問題應該被拆解為哪些子問題？ A: 確定問題的子問題需要根據問題本身的邏輯和具體情況逐步拆解分析。

Q: 如何確定每個子問題的答案？ A: 可以根據提示原則中提到的最高概率答案原則來確定每個子問題的答案。

Q: 鏈式思維原則是否適用於所有大型語言模型？ A: 鏈式思維原則不僅適用於ChatGPT 3.5，還適用於其他類型的大型語言模型，如ChatGPT4或Advanced Data Analysis。

Q: 鏈式思維原則的效果是否比直接零嘗試提供更好的輸出？ A: 是的，通過使用鏈式思維原則，我們可以得到比直接零嘗試更準確的和更有邏輯的輸出。

Q: 有沒有其他提升提示效果的原則可以使用？ A: 是的，除了鏈式思維原則之外，還有其他一些提示原則可以使用，我們將在以後的視頻中進行介紹。

Q: 如何確定用於提示的文本？ A: 可以根據特定問題和模型的需求來指定提示文本。通常，提示文本需要清晰明確地指明問題的要求和限制。

Q: 鏈式思維原則適用於中文提示嗎？ A: 是的，鏈式思維原則適用於任何語言的提示，包括中文。

Q: 如何確定最後的答案是否正確？ A: 在使用鏈式思維原則時，最後答案的正確性需要綜合考慮所有子問題的答案和提示信息進行判斷。

Q: 鏈式思維原則能夠解決複雜問題嗎？ A: 鏈式思維原則對於複雜問題也是有效的，但可能需要更多的子問題和更深入的分析。 资源：无