提示工程框架总结在引导大语言模型（LLM）给出更恰当答案的过程中，提示工程框架起到了至关重要的作用。除了广为人知的思维链（Chain-of-Thought, CoT）外，还有多种框架如思维树（Tree-of-Thoughts, ToT）、思维图谱（Graph-of-Thoughts, GoT）、思维算法（Algorithm-of-Thoughts, AoT）、思维框架（Skeleton-of-Thought, SoT）以及思维程序（Program-of-Thoughts, PoT）等，它们各自具有独特的特点和应用场景。1. Chain-of-Thought（CoT）思维链核心思想：通过为语言模型提供中间推理示例来指导其响应，将复杂的推理过程划分为中间步骤。优势：无需额外的训练数据或修改模型操作，即可提高模型的准确性。示例：在数学问题中，通过逐步分析问题的各个部分，最终得出答案。2. Tree-of-Thoughts（ToT）思维树核心思想：以树状形式展开思维链，允许回溯，探索从一个基本想法产生的多个推理分支。优势：通过有条不紊的组织，将问题分解为更易于解决的小问题，确保问题的每个阶段都得到系统的解决。特点：使用搜索算法（如广度优先搜索BFS和深度优先搜索DFS）来识别最有效的思维序列。3. Graph-of-Thoughts（GoT）思维图谱核心思想：将树结构演化为直接非循环图，引入自我循环，巩固或聚合多个想法。优势：允许思想的多样性，通过评分和排名对每个想法进行评估，提供更复杂的观点。特点：思想概念化为有向无循环图（DAG）中的顶点，有向边描述思想间的相互依存关系。4. Algorithm-of-Thoughts（AoT）思维算法核心思想：维护单个不断发展的上下文链，探索多变的推理之路，减少计算开销。优势：灵活适应不同问题和情境，根据需要进行调整和优化。特点：通过连续和不间断的方式为子问题提出连贯的解决方案，直观评估每个解决方案的可行性。5. Skeleton-of-Thought（SoT）思维框架核心思想：首先生成答案蓝图，然后并行充实细节，减少生成完整答案所需时间。优势：加快响应生成速度，维护输出的一致性和准确性。特点：采用双阶段方法，先生成简洁的答案骨架，再全面扩展。6. Program-of-Thoughts（PoT）思维程序核心思想：将推理过程公式化为可执行程序，将程序解释器输出作为最终答案的一部分。优势：提高准确性和理解力，尤其适用于数学类型逻辑问题。特点：强调将推理分解为顺序步骤，并将语义与变量相关联。综上所述，这些提示工程框架各有千秋，它们共同推动了大型语言模型在推理能力上的进步。通过不同的方式引导模型进行更深入的思考和更准确的回答，这些框架为人工智能领域的发展注入了新的活力。