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掌握Step-Back Prompting，让你的AI模型处理复杂任务更精准！ 核心内容： 1. Step-Back Prompting的定义与工作机制 2. 与传统Prompt技巧的对比优势 3. 应用示例及效果提升数据展示
Step-Back Prompting 是一种提升大模型处理复杂任务能力的提示词技巧。
它将一步到位的Prompt拆分为两个环节：先让大模型提炼出问题涉及的抽象概念和原则，再让大模型进行具体问题的处理。
这种方式有助于防止中间步骤的错误，从而提升内容生成的精准性。在诸如PaLM-2L、GPT-4和Llama2-70B等模型上进行了测试，显著优于传统方法（如链式思维（CoT）提示）。
该方法分为两步：
抽象：询问解决问题所涉及的概念或原则；
例如：
我们想要给第一人称射击游戏的关卡编写一段故事情节，如果直接将问题询问大模型，得到反馈如下：
使用Step-Back Prompting的方法
我们首先让大模型提炼概念和要点：“参考流行的第一人称射击游戏，给第一人称射击游戏的关卡编写一段故事情节的5个要点是什么？” 大模型就会返回编写关卡剧情的核心要素。
在诸多数据集上，使用Step-back prompting的技巧都带来了显著的效果提升。
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