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为了使生成式 AI 模型产生最佳输出，可以采用提示(Prompt)来构建或设计指令。在输入和输出文本的任务中，提示是向AI模型解释其任务的自然语言文本，包含请求、指令、示例，以及任务的背景信息、完成任务的步骤等。按照提示内容的差异，可以将提示简单划分为[[少量样本提示]](Few-Shot Prompting)和[[增强提示]](Augmented Prompting)。前者是一个到数个输入信息和输出结果的示例（如下图所示）；后者是更复杂的提示，比如[[思维链提示]]、不包括示例的任务描述、草稿本(Scratchpad)技术（模型在解决问题时需要分解并思考中间步骤，但这些思考不必呈现给用户）等，更复杂的提示能够进一步提高语言模型的能力。

为了使生成式 AI 模型产生最佳输出，可以采用提示(Prompt)来构建或设计指令。在输入和输出文本的任务中，提示是向AI模型解释其任务的自然语言文本，包含请求、指令、示例，以及任务的背景信息、完成任务的步骤等。按照提示内容的差异，可以将提示简单划分为[[少量样本提示]](Few-Shot Prompting)和[[增强提示]](Augmented Prompting)。前者是一个到数个输入信息和输出结果的示例（如下图所示）；后者是更复杂的提示，比如[[思维链提示]]、不包括示例的任务描述、草稿本(Scratchpad)技术（模型在解决问题时需要分解并思考中间步骤，但这些思考不必呈现给用户）等，更复杂的提示能够进一步提高语言模型的能力。

[[文件:Fewshotcn2.png|替代=|居中|缩略图|432x432像素|少量样本提示示意图]]

[[文件:Fewshotcn2.png|替代=|居左|缩略图|432x432像素|少量样本提示示意图]]

* '''模型校准（Calibration）.''' 模型校准能够衡量模型预测其回答正确率的能力，代表了模型回答问题的可靠程度。举个例子，当模型给出回答A的采样概率是90%时，说明它有九成把握自己做对了，而如果实际情况真的是10次问题中有9次做对了，说明模型有很高的校准能力。研究者使用平均校准误差（Expected Calibration Error，ECE）来度量模型校准能力的大小。有研究者比较了两种衡量校准的情境<ref name=":Kadavath2022">Kadavath, S., Conerly, T., Askell, A., Henighan, T., Drain, E., Perez, E., Schiefer, N., Hatfield-Dodds Z., et al. (2022) Language Models (Mostly) Know What They Know.(arXiv:2207.05221). arXiv. https://arxiv.org/abs/2207.05221</ref>：一种是T/F判断题，在提示中会给出一段陈述，让模型给出“正确”或者“错误”的回答。另一种则是单选题，让大模型直接在多个选项中选择正确的答案。如图D所示，在二选一的情境下，模型在大约3×10²³训练FLOPs（52B参数）的时候出现了涌现现象，而单选题的情境下模型校准能力一直以幂律的形式平滑增长。

* '''模型校准（Calibration）.''' 模型校准能够衡量模型预测其回答正确率的能力，代表了模型回答问题的可靠程度。举个例子，当模型给出回答A的采样概率是90%时，说明它有九成把握自己做对了，而如果实际情况真的是10次问题中有9次做对了，说明模型有很高的校准能力。研究者使用平均校准误差（Expected Calibration Error，ECE）来度量模型校准能力的大小。有研究者比较了两种衡量校准的情境<ref name=":Kadavath2022">Kadavath, S., Conerly, T., Askell, A., Henighan, T., Drain, E., Perez, E., Schiefer, N., Hatfield-Dodds Z., et al. (2022) Language Models (Mostly) Know What They Know.(arXiv:2207.05221). arXiv. https://arxiv.org/abs/2207.05221</ref>：一种是T/F判断题，在提示中会给出一段陈述，让模型给出“正确”或者“错误”的回答。另一种则是单选题，让大模型直接在多个选项中选择正确的答案。如图D所示，在二选一的情境下，模型在大约3×10²³训练FLOPs（52B参数）的时候出现了涌现现象，而单选题的情境下模型校准能力一直以幂律的形式平滑增长。

[[文件:Specialized_prompting_or_finetuning.png|800px|center|特殊的提示或微调中出现涌现现象的例子，引自<ref name=":0" />]]

[[文件:Specialized_prompting_or_finetuning.png|800px|left|特殊的提示或微调中出现涌现现象的例子，引自<ref name=":0" />]]

=基于下游任务的涌现的影响因素及争议=

=基于下游任务的涌现的影响因素及争议=