提示工程学习笔记（二）
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内容提要
本文介绍了增强语言模型的三种常见思路：检索增强、编程增强和工具增强。具体方法和应用包括RAG、PAL、PoT、TALM、Toolformer、ART、MRKL、ReAct、Self-ask、Plan-and-Solve Prompting和HuggingGPT。这些方法提高了大模型的推理和问题解决能力。
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关键要点
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增强语言模型的三种常见思路：检索增强、编程增强和工具增强。
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检索增强通过结合信息检索和文本生成技术，提高答案的可靠性。
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RAG（检索增强生成）包含索引构建和检索生成两个主要部分。
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编程增强通过将计算任务交给专门的计算模块，解决语言模型的组合性差距问题。
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程序辅助语言模型（PAL）生成自然语言和Python代码的混合推理步骤。
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思维程序提示（PoT）与PAL相似，通过代码增强提示改善数值任务的解决能力。
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工具增强通过调用外部工具扩展模型的能力，TALM和Toolformer是两种重要的工具增强方法。
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TALM引导模型输出工具调用，Toolformer通过自我监督生成API调用数据集。
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自动推理并使用工具（ART）是一种简单的工具增强提示框架，支持链式调用和人工反馈。
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MRKL系统结合神经网络和符号系统，解决大型语言模型的实时信息获取和算术推理问题。
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ReAct框架通过推理和行动的协同作用，提升模型在复杂任务中的表现。
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Self-ask提示通过自问自答缩小组合性差距，提高模型回答的准确性。
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Plan-and-Solve Prompting通过制定执行计划，逐步解决复杂任务。
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HuggingGPT将ChatGPT作为控制器，拆分任务并选择合适的AI模型完成子任务。
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