提示工程需要编写称为提示的自然语言指令,以结构化方式从LLMs中提取知识。与以往的最新技术(SoTA)模型不同,提示工程不需要根据给定的NLP任务进行广泛的参数重新训练或微调,因此仅依赖于LLMs的嵌入知识。 《在不同自然语言处理任务中的提示工程方法调查》 https://arxiv.org...
1、提示工程 1.1、提示词可以包含以下任意要素 指令:想要模型执行的特定任务或指令。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。 1.2、写提示词的具体建议 您可以使用命令来指示模型执行各种简单任务,例如“写入”、“分类”、...
4、掌握 提示工程 的优势 提示工程师 相当于 就是 在 AGI 领域 可以设计和使用优秀提示词的工程师 , 在 AGI 时代每个人都要成为优秀的 提示词工程师 , 一个程序员如果 提示工程 素养太差 , 其工作效率也会相应变低 , 逐渐会被淘汰 ; 在当前的阶段 , 了解或精通 " 提示工程 " , 对一个开发者是很大...
基于这种问题解决思路,研究人员们提出了由少至多提示(Least-to-Most Prompting)方法。这种方法试图利用大语言模型的规划能力,将复杂问题分解为一系列的子问题并依次解决它们。 由少至多提示流程如图所示,主要包含两个阶段: •在问题分解阶段中,模型的输入包括k×[原始问题,子问题列表] 的组合,以及要测试的原始问题;...
一、什么是提示工程 提示工程(Prompt Engineering)是一种针对预训练语言模型(如GPT),通过设计、实验和优化输入提示词来引导模型生成高质量,准确和有针对性的输出的技术。 提示工程本质上来说,也是一种人机交互的方式,提示词就是我们发给大模型的输入(指令),大模型根据指令,结合自身预训练的“知识”,输出指令相关的内...
大模型——提示词工程 1. 什么是提示工程 提示工程(Prompt Engineering), 也被称为上下文学习,是指通过精 心设计的提示技术来引导LLM行为,而无需更改模型权重。其目标是使 模型输出与给定任务的人类意图一致。 提示工程帮助用户控制语言模型输出,生成适合的特定需求。
一、提示工程 Prompt Engineering 简介 1、通用人工智能 和 专用人工智能 2、Prompt 提示词 3、提示工程 4、掌握 提示工程 的优势 5、提示工程目的 二、提示词组成、迭代、调优及示例 1、提示词的组成 2、提示词的迭代、调优 3、提示词基础示例 4、提示词 " 指定输出格式 " 示例 ...
方法1:基础/标准/普通提示 基础提示指的是直接向LLM提出查询的方法,而无需进行任何工程改进以提升LLM的性能,这是大多数提示策略背后的核心目标。基础提示在不同的研究论文中也被称为标准提示或普通提示。 方法2:思维链提示 (Chain-of-Thought, CoT)
在解决大语言模型的挑战中，贝克和马鲁尔特别强调了对幻觉缓解的处理，建议首先给予模型说出“我不知道”的权利，以减少不确定性。对于提示注入问题，他们建议运行一个并行的“无害性屏幕”提示，以提供另一层定制化防御。大语言模型提示工程的未来展望 演讲者们总结时表示，为了使大语言模型的性能一致且可预测，需要...
1、提示工程简介 1.1 什么是Prompt 提示词? 不论是文生图应用,还是 GPT文生文的应用,都是 prompt 输入模型,模型给出结果。所以我们今天谈的所谓 prompt,就是指模型的输入 Prompt:为模型提供输入,用以引导AI模型其生成特定的输出。 1.2 什么是Prompt Engineering提示工程?