給予 Amazon Nova 時間思考 (思維鏈)
您可以將複雜的問題分解為更簡單、更易於管理的任務或中繼想法,以改善 Amazon Nova 解決問題的技能。如果 Amazon Nova 模型有時間仔細思考問題,然後得出答案,則它們在推理方面的表現會更好。此程序會引導模型逐步思考並嘗試推理,直至找到答案,也被稱為思維鏈 (CoT) 提示。
CoT 提示透過引導 Amazon Nova 進行逐步推理程序,可確保邏輯更清晰,並能改善輸出的一致性和準確性。例如,在處理數學應用題時,模型可以先識別相關變數,然後根據給定的資訊建構方程式,最後解這些方程式以獲得解答。此策略不僅可將錯誤降至最低,也讓推理程序更透明且更容易遵循,進而提升 Amazon Nova 輸出的品質。
提示 Amazon Nova 模型思考的最簡單方法是新增逐步思考等指示,或在查詢結尾提供請勿提供未采用逐步思考的答案這類更強力的措辭。您也可以明確引導 Amazon Nova 模型的思考過程,比如指定「第一步,仔細思考 ... 然後仔細思考 ... 最後,回答 ...」。
基於多種原因建議使用思維鏈,其中一些原因詳述如下:
-
提高準確性:與直接要求模型思考相比,在模型回應之前給予其思考的機會,有助於模型獲得更好的答案。
-
改善偵錯程序:有時思維鏈推理有助於偵錯模型發生錯誤的位置和原因。此意見回饋對於了解如何對提示詞進行迭代,以改善模型推理中的瑕疵至關重要。
思維鏈並非總是必要的,而且可能會產生一些額外的開銷。在下列場景中,不考慮使用 CoT:
-
增加延遲和輸出詞元:思維鏈可能增加延遲,因為模型在回答之前正在思考,增加的延遲和輸出詞元也會讓整體推論變得昂貴
-
較簡單的任務不需要 CoT:並非所有任務都需要深度思維鏈。我們通常建議在多步驟分析、數學問題、複雜的推理等任務中使用思維鏈。
用於不同思維鏈提示風格的提示詞範本:
開放式思維鏈
{{User query}} Think step-by-step.
引導模型的 CoT 方向
{{User query}} Please follow these steps: 1. {{Step 1}} 2. {{Step 2}} ...
改善 CoT 的系統層級思考指示
"system" : [{ "text": """The Bot first thinks about the reasoning process and then provides the User with the answer. The reasoning process is enclosed with <thinking> </thinking> and answer enclosed with <output> </output> that is, <thinking> Reasoning process here </thinking> <output> Answer here </output>""" }], "messages": [{ "role": "user", "content": [{ "text": "{{ Actual User Query }}" }] }]
Amazon Nova Premier 模型是 Amazon Nova 系列中更高智慧的模型,能夠處理更複雜的任務。如果您的任務需要進階思維鏈,我們建議您使用上述提示詞範本。這種方法有助於增強模型的分析和問題解決能力。
透過在結尾新增「逐步」指示,模型會在跳到答案之前做好開始額外處理的準備。
角色 |
非最佳化提示詞 |
開放式 CoT 提示詞 |
|---|---|---|
使用者 |
我正在考慮兩個投資機會,請提供做出最佳決策的指引,我將非常感激。選項 A 是預期年報酬率為 3% 的低風險債券基金,選項 B 則是預期年報酬率為 7% 的中等風險股票組合。鑑於我的財務目標和風險承受能力,您會建議哪個選項? |
我正在考慮兩個投資機會,請提供做出最佳決策的指引,我將非常感激。選項 A 是預期年報酬率為 3% 的低風險債券基金,選項 B 則是預期年報酬率為 7% 的中等風險股票組合。鑑於我的財務目標和風險承受能力,您會建議哪個選項? 逐步思考。 |
助理 |
當要在低風險的債券基金 (選項 A) 和中等風險的股票組合 (選項 B) 之間做決定時,請務必考慮您的財務目標、風險承受能力、投資期間和目前的財務情況。以下是每個選項需要考慮的一些關鍵因素明細: 選項 A:低風險債券基金 優點:
缺點:
選項 B:中等風險股票組合 優點:
缺點:
應考慮的因素:
建議:
最後,最佳決策取決於您獨特的財務情況和目標。如果您不確定,也可以考慮諮詢財務顧問,他們會根據您的完整財務概況提供個人化的建議。 |
為了在兩個投資機會之間做出明智的決策,我們需要考慮幾個因素,包括您的財務目標、風險承受能力、投資期間和目前的財務情況。以下是逐步明細: 步驟 1:評估您的風險承受能力
步驟 2:評估您的財務目標
步驟 3:考慮您目前的財務情況
步驟 4:投資期間
步驟 5:多樣化
步驟 6:諮詢財務顧問 如果您不確定哪個選項最適合您,諮詢財務顧問,他們會根據您的財務情況提供個人化的建議。 最終建議
最終,該決策應該與您的個人財務情況緊密一致,並適應風險。 |
新增逐步引導提示,有助於模型在到達最終解決方案之前進行更具結構性的處理。
角色 |
非最佳化提示詞 |
引導式 CoT 提示詞 |
|---|---|---|
使用者 |
您是小型軟體開發團隊的專案經理,負責啟動新的應用程式功能。您想要簡化開發程序,並確保及時交付。 |
您是小型軟體開發團隊的專案經理,負責啟動新的應用程式功能。您想要簡化開發程序,並確保及時交付。請遵循下列步驟:
|
助理 |
為了簡化啟動新應用程式功能的開發程序,並確保及時交付,我們可以實作下列策略: 1. 定義明確的目標和需求
2. 敏捷方法
3. 任務管理
4. 協作與通訊
5. 持續整合和持續部署 (CI/CD)
6. 程式碼檢閱和配對程式設計
7. 風險管理
8. 效能監控和調整
9. 品質保證
10. 利害關係人通訊
透過遵循這些策略,您可以簡化開發程序、增強協作,並確保及時交付新的應用程式功能。 |
當然可以!以下是遵循您概述的步驟啟動新應用程式功能的詳細計劃: 1. 定義需求 目標:收集並記錄新應用程式功能的所有必要需求。 步驟:
交付項目:
2. 細分任務 目標:將功能分解為開發團隊易於管理的任務。 步驟:
交付項目:
3. 設定期限 目標:為每個任務建立明確的期限,以確保及時交付。 步驟:
交付項目:
4. 監控進度並最佳化 目標:追蹤開發程序、找出瓶頸並進行調整,讓專案保持在正軌上。 步驟:
交付項目:
總結 透過遵循這些步驟,您可以有效地管理新應用程式功能的開發,確保明確的需求、有效的任務管理、現實的期限和持續監控,以最佳化程序。這種結構化方法有助於在範圍內按時交付功能。 |
與其他 Amazon Nova 模型相比,Amazon Nova Premier 展現了更高的智慧,使其能夠成為更強大的合作夥伴。為了進一步增強模型的功能,整合系統層級提示詞可以鼓勵 Amazon Nova Premier 進行更廣泛和更細微的處理。
角色 |
非最佳化提示詞 |
在系統提示詞中強制執行 CoT |
|---|---|---|
系統提示詞 |
機器人會先考慮思維程序,然後再為使用者提供答案。思維程序以 <thinking> </thinking> 括住,而答案則以 <output> </output> 括住,即 <thinking>\n\n 此處為思維程序\n\n</thinking>\n<output>\n\n 此處為答案\n\n</output>。 |
|
使用者 |
我正在考慮兩個投資機會,請提供做出最佳決策的指引,我將非常感激。選項 A 是預期年報酬率為 3% 的低風險債券基金,選項 B 則是預期年報酬率為 7% 的中等風險股票組合。鑑於我的財務目標和風險承受能力,您會建議哪個選項? |
我正在考慮兩個投資機會,請提供做出最佳決策的指引,我將非常感激。選項 A 是預期年報酬率為 3% 的低風險債券基金,選項 B 則是預期年報酬率為 7% 的中等風險股票組合。鑑於我的財務目標和風險承受能力,您會建議哪個選項? |
助理 |
當要在低風險的債券基金 (選項 A) 和中等風險的股票組合 (選項 B) 之間做決定時,請務必考慮您的財務目標、風險承受能力、投資期間和目前的財務情況。以下是每個選項需要考慮的一些關鍵因素明細: 選項 A:低風險債券基金 優點:
缺點:
選項 B:中等風險股票組合 優點:
缺點:
應考慮的因素:
建議:
最後,最佳決策取決於您獨特的財務情況和目標。如果您不確定,也可以考慮諮詢財務顧問,他們會根據您的完整財務概況提供個人化的建議。 |
<thinking> 好的,使用者嘗試在兩種投資之間做決定:選項 A 是 3% 年報酬率的低風險債券基金,而選項 B 是 7% 年報酬率的中等風險股票組合。他們提到了他們的財務目標和風險承受能力,但未具體説明。呃,我需要小心處理。 首先,我應該提醒他們,投資決策取決於個人的風險承受能力、投資期間、財務目標和目前的財務情況。由於使用者尚未提供其目標或風險偏好的詳細資訊,因此我無法給出明確的建議。但也許我可以概述他們應該考量的因素。 低風險債券更安全,因此如果對方很快就需要資金或不能承受本金損失,則更適合債券。股票的報酬率較高,但波動也較大。如果他們的投資期間較長,比如退休規劃,也許他們可以為更高成長而容忍風險。此外,多樣化也很重要。是否可以是兩者的混合? 請稍等,使用者正在詢問要選擇哪個。如果他們具有高風險承受能力和長期目標,則選擇 B。如果他們想要規避風險或需要穩定性,則選擇 A。但由於他們沒有具體説明,或許我應該建議他們評估自己的情況。可以詢問釐清性問題,但由於我無法在這裡這樣做,我需要呈現兩方面的資訊。 另一個角度:預期報酬與實際報酬。股票的預期報酬較高,但標準差也較高。債券更具可預測性。因此,如果他們的財務目標需要達到特定收入水準,則 7% 可能更好,但有風險。或者,他們可能需要保持平衡。 或者,如果通貨膨脹率高於 3%,則債券的報酬可能跟不上。但是,如果使用者的風險承受能力較低,即使股票長期來看更好,短期損失也可能有問題。 我還應該提到,過去的效能並不表示未來的結果。可以建議他們查看自己的投資期間。如果是短期 (例如 1-3 年),則債券會更安全。如果是長期 (超過 5-10 年),即使有波動,股票仍可能是更好的選擇。 此外,考慮他們目前的投資組合。如果他們已經大筆投入股票,則新增債券有益於多樣化。反之亦然。如果不知道他們現有的投資,則難以給出建議。但使用者正依原樣考慮這兩個選項。 因此,答案應該解釋其中的權衡,並建議他們評估自己的風險承受能力和投資期間。如果他們很快就需要這筆錢,則選擇債券。如果他們可以等待並適應波動,則選擇股票。如果可能,可以建議兩者的組合。但由於它們呈現為兩個選項,因此可以根據典型場景加以引導。 等等,也許使用者正在尋找一般建議。因為問題是哪一個更好,但他們並沒有提供詳細資訊。因此,我需要展示各自的優缺點,然後在不知道確切情況的情況下,建議他們應根據自己的風險承受能力和目標做出選擇。例如,如果他們的優先目標是保本,則選擇 A。如果成長更重要,則選擇 B。但答案應該根據這一點量身打造。 </thinking> <output> 若要確定最佳投資,請根據您的風險承受能力和財務目標考慮下列因素:
建議:如果您需要流動資金、安全或風險承受能力較低,請選擇選項 A。 如果您尋求更高的成長、可以容忍風險,並且時間軸較長,請選擇選項 B。 </output> |
注意
使用思維鏈提示技術時,Amazon Nova Premier 有時可能會給出過多的說明。有時這可能會致使模型分析問題的多個維度。不過,使用者不一定需要此層級的處理,因為它可能會使用大量的輸出詞元。爲了避免將模型推向過度說明,我們建議您使用下列指示:
Keep your thinking brief and provide step by step thinking in <thinking> tags.
若要改善模型效能,思維鏈提示可以是有效的技術。這種方法可讓模型將複雜的問題分解為更易於管理的元件、考慮替代解決方案,並最終增強其輸出的整體品質。不過,請務必注意,增加思維鏈提示可能會帶來權衡,例如由於產生額外的輸出詞元而增加運算成本和延遲。