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Prompt Chaining for Complex Logic
Prompt Chaining for Complex Logic
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Prompt chaining techniques enhance LLM pipeline complexity and efficiency
This article details prompt chaining, a technique for connecting multiple Large Language Model (LLM) calls into pipelines to handle complex tasks. It covers strategies for breaking down large tasks into smaller, managea…
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大型语言模型通过提示链在科学文本分类方面展现出潜力
研究人员探索了使用大型语言模型（LLMs）通过提示工程技术自动对科学文本进行分类。他们的研究评估了上下文学习（ICL）和提示链与ORKG分类法和FORC数据集的对比。结果表明，提示链在分类准确性方面显著优于纯ICL，在第一级和第二级分类方面优于BERT等旧模型。然而，LLMs在第三级主题分类方面仍然存在困难，准确率仅在50%左右。