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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；后者是更复杂的提示，比如思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示、不包括示例的任务描述、草稿本(Scratchpad)技术等，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；后者是更复杂的提示，比如思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示、不包括示例的任务描述、草稿本(Scratchpad)技术等，更复杂的提示能够进一步提高语言模型的能力。

===使用少量样本提示的任务===

==使用少量样本提示的任务==

在不同任务上，以模型规模为x轴，以模型能力为y轴绘制曲线，可以观察到模型能力随着模型规模增大的变化情况，并发现模型能力发生明显提升的部分。在达到一定规模之前模型表现平平，之后能力提升至远高于随机水平，这就表示模型能力出现了涌现的现象。下图展示了五个语言模型家族使用少量样本提示时，在八类任务上展现的涌现能力。  

在不同任务上，以模型规模为x轴，以模型能力为y轴绘制曲线，可以观察到模型能力随着模型规模增大的变化情况，并发现模型能力发生明显提升的部分。在达到一定规模之前模型表现平平，之后能力提升至远高于随机水平，这就表示模型能力出现了涌现的现象。下图展示了五个语言模型家族使用少量样本提示时，在八类任务上展现的涌现能力。  

[[文件:Fewshot.png|800px|thumb|center|少量样本提示中8个涌现现象的例子，引自<ref name=":0" />]]

[[文件:Fewshot.png|800px|thumb|center|少量样本提示中8个涌现现象的例子，引自<ref name=":0" />]]

===使用增强提示策略的任务===

==使用增强提示策略的任务==