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情景学习（In-context learning）

 

对于一些LLM没有见过的新任务，只需要设计一些任务的语言描述，并给出几个任务实例，作为模型的输入，即可让模型从给定的情景中学习新任务并给出满意的回答结果。这种训练方式能够有效提升模型小样本学习（few-shot learning）的能力。下图是一个情景学习的示例。

可以看到，只需要以自然语言的形式描述两个情感分类任务输入输出的例子，LLM就能够对新输入数据的情感极性进行判断。

 

思维链（Chain-of-Thought，CoT）

对于一些逻辑较为复杂的问题，直接向大规模语言模型提问可能会得到不准确的回答，但是如果以提示（prompt）的方式在输入中给出有逻辑的解题步骤（即将复杂问题拆解为多个子问题解决再从中抽取答案）的示例后再提出问题，大模型就能给出正确题解。

如图所示，直接让模型进行数学题的计算会得到错误的结果，而引入解题过程则可以激发模型的推理能力，从而得到的正确的结果。

 

有时，甚至不用给示例，在输入后面接一句“Let’s think step by step”，模型的输出就是一步一步“思考”后的各个子问题的结果，再将该输出拼到输入后构造第二次输入数据，大模型就能进一步将上一步的输出整合，得出正确的复杂问题的解。（so amazing!）

目前有研究发现，由于数据集中存在的大量代码数据，得益于代码的强逻辑性，通过将问题中的文本内容替换为编程语言能够进一步提升模型的CoT能力（Program-aided Reasoning）。

由于CoT技术能够激发大规模语言模型对复杂问题的求解能力，该技术也被认为是打破比例定律的关键。

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  自然指令学习

（Learning from Natural Instructions）

这种训练方式会在输前面添加一个“指令（instruction）”，该指令能够以自然语言的形式描述任务内容，从而使得大模型根据输入来输出任务期望的答案。该方式将下游任务进一步和自然语言形式对齐，能显著提升模型对未知任务的泛化能力。

 

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