据彭博社报导，届热当地时间7日，澳大利亚储藏银行（央行）的一位高级官员表明，若特朗普就任后对我国征收高额关税，或许将对澳大利亚发生晦气影响

经过多样化的样本生成来进步全体的稳定性，雪奇雪可以对多种问题发生多个共同的推理链，并将它们组合成一个终极典范调集。经过这种分类办法，观全国滑可以看出不同情感表达在不同理论结构和维度下的穿插联系和运用场景。

辨认情感需求：开赛辨认出期望模型生成的呼应中包括的情感类型（如高兴、哀痛、愤恨等）。4）老练阶段（2020-2021）•GPT-3发布（2020）：总决GPT-3的发布带来了更大规划的预练习模型，具有更强的生成和了解才干。该办法经过精心规划验证问题，赛满模型可以辨识本身的过错并进行批改，然后明显进步了精确率。

3.代码链（CoC)：意闭首要，初始化一个包括城市称号的列表和一个空的调集来存储国家。•数据预备阶段：届热一般是离线进程，首要是将私域数据向量化后构建索引并存入数据库的进程。

如：雪奇雪Chain-of-Thought(CoT)、雪奇雪AutomaticChain-of-Thought(Auto-CoT)、Self-Consistency、LogicalCoT等，都旨在促进模型以更结构化和逻辑性的办法处理信息，然后进步问题解決的精确性和深度。

观全国滑示例阐明：下图展现了不同类型的情感表达及其在不同理论结构下的分类和穿插联系。3.优化和测验：开赛一开端的提示词或许并不完美，所以需求不断调整和优化，测验不同的表达办法，测验找到最好的成果。

总决示例阐明：下图展现了CoT和CoS在处理一个从一堆砖块中取出特定砖块的问题时的体现。4）微谐和优化（Fine-TuningandOptimization）①AutomaticPromptEngineer(APE)原理：赛满Zhouetal.(2022)提出的APE技能，赛满其突破了手动和固定提示的约束，可以针对特定使命主动生成并挑选输出有用的提示。

④RephraseandRespond(RaR)Prompting原理：意闭因为LLM常常疏忽了人类思想办法和LLM思想办法间的差异，Dengetal.(2023)提出了RaR技能。n=1#生成一个回复)#解析并回来成果returnresponse.choices[0].message.content.strip()exceptExceptionase:returnstr(e)Zero-shot：届热精确率44.44%prompt1=件型的判别和产品的细分品类、届热产品来历和产品参数有关。