提示工程是指创建自然语言指令或提示,以有组织的方式从 LLMs 中提取知识的过程。与早期的传统模型相比,提示工程仅依赖于 LLMs 中嵌入的知识,不需要根据底层 NLP 任务进行大量的参数重新训练或微调。理解模型参数中嵌入的真实世界知识超出了人类的能力范围,因此这一新的提示工程领域引起了广泛关注,因为它允许研究人员与...
单次和少量提示是提示工程中的两项重要技术。单次提示是指给模型一个例子进行学习的方法,而少量提示[35]为模型提供了多个例子[36]。在单次提示和少量提示之间的选择通常取决于任务的复杂性和模型的能力。例如,对于简单的任务或功能强大的模型,单次提示可能就足够了。一个示例如图所示。然而,对于更复杂的任务或能力...
例如,在法律、金融、科学研究等领域,大模型将提供更专业、精准的服务。 4.自我学习与适应性增强 未来大模型将更注重自我学习和适应性增强。模型将能够主动获取新知识,适应新的任务和环境,从而更好地应对不断变化的现实需求。 综合而言,大模型提示工程代表了自然语言处理和人工智能领域的最新进展。通过不断拓展模型...
研究大语言模型中的提示词工程具有重要的理论和实际意义,通过深入探究提示词工程的原理和方法,我们可以更好地利用大语言模型的潜力,为领域的发展做出更大的贡献。 1.2 主题的界定与研究范围的界定 本章节旨在界定“提示词工程”的含义及其在大语言模型中的重要性,并明确本综述的研究范围。提示词是大语言模型输入的一...
提示工程是指创建自然语言指令或提示,以有组织的方式从 LLMs 中提取知识的过程。与早期的传统模型相比,提示工程仅依赖于 LLMs 中嵌入的知识,不需要根据底层 NLP 任务进行大量的参数重新训练或微调。理解模型参数中嵌入的真实世界知识超出了人类的能力范围,因此这一新的提示工程领域引起了广泛关注,因为它允许研究人员与...
提示工程已成为扩展大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型(VLM) 功能不可或缺的技术。这种方法利用特定于任务的指令(称为提示)来增强模型功效,而无需修改核心模型参数。提示不是更新模型参数,而是仅根据给定的提示引发所需的模型行为,从而将预先训练的模型无缝集成到下游任务中。提示可以是提供上下文来指导模型的自然语言...
图1:提示工程组件的可视化分解:LLM接受了大量数据、指导和背景方面的培训形成提示的元素和用户输入界面。 文章核心知识点(虽然哥们也是用大模型总结的,但是我读了全文之后觉得没问题,因为我觉得我打字没有大模型输出快,所以就用了。) 理解提示工程的基础:在应用任何提示技术之前,理解提示工程的基本概念和原理是至关重...
大模型可控文本生成-综述 | 大模型的可控文本生成主要是为了在保持文本生成有用性、流畅性和多样性的同时,保证文本符合预定的控制条件,例如安全性、主题一致性、语言风格等。任务主要分为内容控制(content control)和属性控制(attribute control)两大类,实现方式包括模型重新训练、微调、强化学习、提示工程(prompt ...
【综述:在大型语言模型中释放提示工程的潜力】该研究深入探讨了提示工程在释放大型语言模型(LLMs)能力方面的关键作用。提示工程是为LLMs 构建输入文本的过程,是优化 LLMs 功效不可或缺的技术。该研究阐明了提示工程的基本原理,如角色提示、单次提示和少次提示,以及更先进的方法,如思维链和思维树提示。揭示了插件...