最少到最多提示过程最少到最多提示过程 (Least to Most prompting, LtM)是对思维链提示过程 (CoT prompting) 的进一步发展，灵感来自于面向儿童的实际教育策略。LtM技术首先将问题分解为子问题，并逐个解决。

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知识生成生成的知识方法（Generated Knowledge Approach）要求 LLM 在生成响应之前生成与问题相关的可能有用的信息。该方法由两个中间步骤组成，即知识生成和知识集成。

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自洽性自洽性（Self-consistency）是对思维链提示过程（CoT prompting）的一个补充方法，它不仅仅生成一个思路链，而是生成多个思路链，然后通过取多数答案作为最终答案的方式来提高答案的准确性。

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零样本思维链零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，Zero-shot-CoT）提示是CoT提示的进一步研究，引入了一种非常简单的零样本提示方式。研究人员发现，只需在问题结尾加上短语“让我们一步步思考。”，大型语言模型就能够生成一个思维链来回答问题。通过从这个思维链中提取信息，他们能够得到更准确的答案。这一研究表明，零样本思维链提示是一种简单而有效的方法，能够帮助大型语言模型更准确地回答问题。

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思维链提示过程思维链提示（CoT）是一种最近开发的提示方法，它鼓励大型语言模型解释其推理过程。下图比较了常规的few-shot标准提示（左）和链式思维提示过程（右）。

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电子邮件的 Zapier介绍我们已经看到 GPT-3 在电子邮件方面的用处。当您将它与 Zapier 或 Bubble.io 等 无代码 工具结合使用时，效果会更好。GPT-3与Zapier或Bubble.io等无代码工具结合使用，可以在电子邮件处理中发挥作用。本文将提供一个示例，演示了使用Zapier+GPT-3的简单设置可以完成哪些任务。尽管本文专注于一个示例，但想象空间是广阔的。您还可以在Bubble.io中执行这些操作，尽管目前只有少数几个无代码工具允许使用GPT-3。

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总结文本ChatGPT因其能够在瞬间生成内容而声名远扬，事实证明它确实可以节省大量时间。除了创作内容之外，ChatGPT还可以帮助我们消化冗长的文本，从而节省时间。它可以总结书籍、电影、戏剧和文章等内容，就像拥有克里夫笔记一样！

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不同的写作风格ChatGPT等人工智能以其快速撰写论文和博客文章的能力而闻名。然而，通常情况下，它们所生成的文章过于宽泛和枯燥。要使这些内容更加生动和具体，您需要采取一些额外的步骤。其中一种最快的方法是在提示中指定写作风格或特定的知名作者。假设您想要一段关于友谊重要性的内容。如果您使用像"写一段关于友谊重要性的内容"这样宽泛的提示，ChatGPT可能会生成一些普通且毫无特色的内容。

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合同对阅读和写作冗长乏味的合同感到厌倦了吗？那么人工智能将可以帮助到你！危险声明：我不是律师，本帖中的任何内容都不应被视为法律建议。

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代码辅助你可以使用ChatGPT进行调试、代码生成、重构、注释等操作。它可以处理40多种编程语言的代码。

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