本文提出了一种新型自我指导的少量示例越狱方法，旨在提高大型语言模型的效率。该方法通过分解模式和行为学习，利用模型漏洞，显著提升了攻击的通用性和效率。
最近研究表明，通过在大规模文本上预训练并微调，NLP任务的表现显著提升。尽管GPT-3在多项任务中表现优异，但仍面临少量示例学习的挑战。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
