Este diagrama ilustra la diferencia entre la generación de prompts estáticos y dinámicos en el campo de la informática. Los ejemplos en la imagen son los siguientes: 1. Ejemplo de Prompt Estático (Escenario de Tarea de Respuesta a Preguntas Multi-salto): Para la tarea de respuesta a preguntas de conocimiento multi-salto "Describa brevemente las diferencias centrales y el impacto histórico del sistema de exámenes imperiales de la dinastía Tang en comparación con el sistema de exámenes imperiales de la dinastía Song", el prompt estático utiliza una plantilla fija preestablecida manualmente. El contenido es "Por favor, responda la siguiente pregunta: {pregunta}. Por favor, elabore en puntos y utilice un lenguaje conciso." Esta plantilla de prompt no diferencia entre la profundidad del conocimiento histórico involucrado en la pregunta o la complejidad de los pasos de razonamiento (esta pregunta requiere al menos dos pasos de razonamiento: primero, ordenar el contenido central del sistema de exámenes imperiales de la dinastía Tang/Song, luego comparar las diferencias y analizar el impacto). Tampoco se adapta al nivel de capacidad del modelo de lenguaje grande utilizado (por ejemplo, no complementa las explicaciones de conceptos básicos para los modelos de nivel básico, ni añade una guía de análisis en profundidad para los modelos avanzados). Siempre actúa sobre el modelo con una expresión unificada, lo que puede llevar fácilmente a que los modelos básicos no puedan completar el razonamiento debido a la falta de una base conceptual, y a que los modelos avanzados produzcan contenido superficial debido a una guía insuficiente. 2. Ejemplo de Prompt Dinámico (Mismo Escenario de Tarea de Respuesta a Preguntas Multi-salto): Para la misma pregunta anterior, el proceso de generación de prompts dinámicos debe pasar por cuatro etapas adaptativas: "análisis de la tarea - recuperación de conocimiento - adaptación del modelo - generación del prompt". Primero, el módulo de análisis de la tarea identifica que la pregunta pertenece a una tarea de razonamiento multi-salto en el campo de la historia, que requiere una cadena lógica de 2-3 pasos. En segundo lugar, el mecanismo RAG recupera los puntos de conocimiento centrales del sistema de exámenes imperiales de la dinastía Tang (como el estatus del tema Jinshi y la no implementación del sistema de anonimato) y el sistema de exámenes imperiales de la dinastía Song (como la implementación del sistema de transcripción de anonimato y la institucionalización del examen palaciego). Luego, combinado con las características del modelo utilizado (asumiendo que es un modelo de nivel intermedio), se determina que es necesario complementar las transiciones de conceptos básicos, pero no es necesaria una simplificación excesiva. Finalmente, se genera un prompt dinámico: "Por favor, complete el análisis de la pregunta basándose en el siguiente conocimiento histórico, y responda en tres pasos de razonamiento: 1. Primero, aclare las características centrales del sistema de exámenes imperiales de la dinastía Tang (referencia: tema Jinshi como núcleo, sin sistema de anonimato, pequeño número de admisiones); 2. Luego, ordene los cambios clave en el sistema de exámenes imperiales de la dinastía Song (referencia: implementación del sistema de transcripción de anonimato, normalización del examen palaciego, expansión de la escala de admisiones); 3. Compare las diferencias centrales entre los dos y elabore sobre su impacto histórico en la movilidad de la clase social y la construcción del sistema burocrático en ese momento. Pregunta: Describa brevemente las diferencias centrales y el impacto histórico del sistema de exámenes imperiales de la dinastía Tang en comparación con el sistema de exámenes imperiales de la dinastía Song." Este prompt puede ajustar dinámicamente la expresión y la lógica de guía de razonamiento de acuerdo con la complejidad de la pregunta, los detalles del conocimiento recuperado y las capacidades del modelo.
Por favor, genera un diagrama de bloques claro que ilustre l...