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wzjs 2025/9/21 17:28:57

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总结七种提示优化方案的核心实现流程

- 总结七种提示优化方案的核心实现流程
- - 一、核心方案对比表
  - 二、详细案例解析
  - - 1. Empty CoT
    - 2. CoT（Chain of Thought）
    - 3. SGDM（Stochastic Gradient Descent for Prompt）
    - 4. APE（Auto Prompt Evolution）
    - 5. APO（Auto Prompt Optimization）
    - 6. OPRO（Objective-Driven Prompt Optimization）
    - 7. PE2（Prompt Engineering Evolution）
  - 三、核心差异对比
  - 四、总结：如何选择？

以数学推理（GSM8K）和常识推理（WSC）任务为例：

一、核心方案对比表

方法	核心思想	实现流程（以数学推理为例）	优势	劣势	适用场景
Empty CoT	无显式提示，直接提问	输入：“计算18×5+30÷2” → 模型直接输出答案	极简、零成本	推理步骤缺失，复杂题准确率低	简单任务、基线对比
CoT	显式添加“链式思维”提示，引导中间步骤	输入：“让我们一步一步思考：计算18×5+30÷2。首先计算乘法和除法，18×5=90，30÷2=15，然后相加90+15=105”	提升复杂推理准确率	固定模板，缺乏个性化	数学/逻辑推理任务
SGDM	梯度优化提示参数（