昨天晚上和朋友聊天，聊到AI提示词在实际使用过程中的逻辑能力问题。
他也是一个AI提示词的重度使用者，但是会经常遇到一个问题：明明觉得自己的提示词描述的很清楚了，可是AI输出的内容还是达不到自己想要的效果。
今天给大家分享一个能提升大模型逻辑能力的技巧，在提示词中加入：Let’s think step by step。或者加入翻译之后的中文：让我们一步一步思考。
AI大模型在接收到这句提示词的时候，通过逐步思考会更加关注提示词任务中的细节描述，按照步骤进行思考和回答，避免了思维跳跃性。
如下图所示，假设在某个场景中我们希望AI大模型根据【A】内容输【D】内容。如果我们告诉AI大模型让它一步一步思考，它就大概率会将任务拆分为小的步骤，按照A–>B–>C–D的步骤思考方式，最终得出【D】的结论。
而没有一步一步思考的话，大模型则有可能直接从【A】一下子得出来【E】的内容，和我们期望输出的内容有偏差。
接下来，我们用同一套提示词：“AI会毁灭人类还是会和人类和谐共生呢？”测试一下，对比一下加了这句【Let’s think step by step】前后的输出效果。
首先在ChatGPT中测试，未添加该提示词效果如下图：
添加了该提示词效果如下图：
效果非常明显，ChatGPT先是总结了现在AI发展的现状，然后又从AI对社会对影响和风险来分析AI是否可能失控，最后它还基于上面的分析展望了一下未来。
这段输出内容，逻辑条理清晰，比没有加【Let’s think step by step】指令生成的内容质量要好太多。
再来Kimi中测试一下，未添加该提示词的效果如下图，只是笼统的概述了一下我们的问题。
然后我们在提示词中添加【Let’s think step by step】，效果如下图：
加了该提示词之后，Kimi同样也从AI当下的发展现状，对社会对影响和风险等方面作出了分析，并在最后给出了总结。
在ChatGPT和Kimi中测试的效果，大家都能看出来非常明显的差距。
我们再进一步看一下，在加了该提示词之后，ChatGPT和Kimi输出的内容有没有什么共性。
这是ChatGPT的开头：“这个问题涉及很多因素，从技术发展、伦理考量到社会结构变迁。我们可以一步一步地分析一下”
这是Kimi的开头：“这是一个复杂而深刻的问题，涉及到技术、伦理、社会和哲学等多个层面。我们可以逐步思考这个问题”
最后再发散一下思维，列举几个比较适合使用该提示词的场景。
1、教育场景
老师在备课或者课堂教学时，可以利用该提示词，把复杂的知识或者繁琐的操作步骤，拆分为一个一个小的流程，让学生更容易跟上节奏和掌握这些知识点。
例如：“如何解释勾股定理，Let’s think step by step”
2、科研与实验
在科学研究和实验设计中，使用该提示词，可以帮助科研工作人员系统的制定实验方案，从提出假设、设计实验、收集数据、分析数据到最后的得出结论，每一个步骤都可以详细的输出出来。
例如：“如何进行一个植物生长调节剂对番茄植株生长影响的科学实验，Let’s think step by step”
3、项目规划
在项目管理过程中，使用该提示词用AI生成的内容，可以帮助团队制定和执行计划，将项目中每个阶段的具体任务、时间安排、资源安排等都安排的明明白白。
例如：“如何制定一个新的软件项目的规划，Let’s think step by step”
快去在你的提示词中加入这句话试一试吧～
如何学习大模型
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