思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）

亲爱的老己该怎么和你解释呢其实我存款突破六位数大关了，然后就好像到达某个关键点会触发特殊事件一样，因为这样那样的事，可以说是清零了好吧还是有好事的，好事就是我现在可以和你一起push明年看到这封信的我自己啦要多赚点钱哦～

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