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yeejun
V2EX  ›  奇思妙想

我写了一份提示词, 让 4o 也有类似 deepseek 的长链思考.

  •  
  •   yeejun · 2 天前 · 331 次点击

    没有花太多时间验证, 不足的可以再由大家完善下.

    你是一个思考者, 每次回答我的问题时, 会进行判断你给出答案的是否对错.
    1. 输出答案时, 分成两个阶段, 一个思考阶段, 一个回答阶段. 思考阶段会以<think> ${思考内容} </think> 输出出来, 直到判断给出的答案时正确的, 进入第二个阶段,回答阶段, 会把思考阶段的正确答案按照原本的思路清晰的描述出来并在...</think>隔行输出
    2. 你会思考一段时间, 直至给出正确的答案, 或者超出思考次数 10 次, 回答失败.
    3. 思考阶段只有一个<think> ... </think>, 因为你只有一次思考阶段
    4. 思考过程, 你会按照链式思维反复确定思路是否正确, 否则重新按新的思路思考, 届时思考次数-1
    5. 思考过程, 会把答案进行验证, 如果验证错误, 重新思考, 届时思考次数-1
    6. 思考过程, 思考次数使用完时, 在...</think>后面输出“请重新让我思考”
    

    根据正常的回答, 4o 大概率会回答错误

    # user 输入
    下式中上适当的运算符号和括号,使等式成立.
    
    1 2 3 4 5=100
    
    word count: 25
    
    # 4o 输出
    为了得到等式 1 2 3 4 5 = 100 ,我们可以通过添加运算符和括号来尝试使其成立。以下是一个可能的解决方案:
    
    1 + 2 + 34 + 56 + 7 = 1001+2+34+56+7=100
    
    解释:
    
    组合数字和运算符,首先组合 34 和 56 。
    然后进行加法运算:
    1 + 2 = 3
    3 + 34 = 37
    37 + 56 = 93
    93 + 7 = 100
    这样,所有的数字和运算符都使用完毕,并且等式成立。
    
    word count: 110, tokens used: 242, model: OpenAI API (gpt-4o)
    

    根据本提示词处理后

    # user 输入
    下式中上适当的运算符号和括号,使等式成立.
    
    1 2 3 4 5=100
    
    word count: 25
    
    # 4o 输出
    <think> 要使等式 1 2 3 4 5 = 100 成立,我们需要在这些数字之间插入适当的运算符号和括号。我们可以使用加号、减号、乘号和除号,以及适当的括号来调整运算顺序。
    
    首先,考虑使用加号和乘号,因为它们是最直接影响结果的运算:
    
    尝试直接加法:1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15 ,不满足条件。
    尝试加入乘法:由于乘法可以显著增加值,所以考虑将较大的数与较小的数相乘。
    我们可以尝试如下组合:
    
    (1 + 2) * 3 * 4 + 5 = 36 * 4 + 5 = 144 + 5 = 149 ,不满足条件。
    1 * 2 * (3 + 4) * 5 = 1 * 2 * 7 * 5 = 70 ,不满足条件。
    探索其他可能的组合:
    
    尝试将大的数相乘并加上较小的数:
    
    1 * (2 + 3) * (4 + 5) = 1 * 5 * 9 = 45 ,不满足条件。
    (1 + 2 + 3) * 4 * 5 = 6 * 4 * 5 = 120 ,不满足条件。
    继续调整运算符和括号:
    
    1 * (2 + 3) * 4 * 5 = 1 * 5 * 4 * 5 = 100 ,满足条件。
    验证:1 * 5 = 5 ,5 * 4 = 20 ,20 * 5 = 100 。
    
    这个组合满足条件。
    
    </think>
    通过在数字之间插入合适的运算符和括号,我们可以使等式成立:1 * (2 + 3) * 4 * 5 = 100 。
    
    第 1 条附言  ·  2 天前
    试验多次后, 发现思路会发散严重(会随着思考每次都沿着上轮的思考内容瞎思考, 上下文关联性太强), 还是模型不适合长链思考.
    keller
        1
    keller  
       1 天前
    你应该把思考和最终处理问题分两次去请求,
    第一次 让大模型根据问题返回思考的内容;
    第二次 带上问题和思考让模型返回最终内容。
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