「如果只能让专家来做提示工程,那看起来就更像是 LLM 和扩散模型的一个 bug,而不是功能。」Lal 说,「所以,我们想看看能否自动化这种提示工程。」 Vasudev Lal 的团队开发了一种工具:NeuroPrompts。 论文标题:NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation 论文地址:https...
首先日志是一种类自然语言的文本,可以通过大语言模型加强对日志文本的理解。其次通过预训练或者指令学习,可以适应多任务场景,从而可能建立处理框架。 现在大语言模型非常火热,之所以会出现这样一个能够理解自然语言世界的模型,其本质上是通过自然语言对整个物理世界的一种映射,建立的是一种数字世界,所以它是能够理解真实的...
首先是提示词工程(Prompt Engineering)。 0. 什么是提示词(Prompt) AI大模型火了也已经有一年多了,相信大家或多或少都听过或见过一个词叫“Prompt”,这就是提示词。 用户给大模型输入一个Prompt,大模型会根据你的Prompt给出一个回复,这是目前为止,最常用的使用大模型的方法。网络上很多号称“不用编程,轻松实现...
除了将问题输入模型,还将类似问题的解题思路或步骤输入模型,使得模型不仅输出最终结果,还输出中间步骤,从而提升模型的推理能力,这种方法被称为思维链提示。 同样,在面对复杂任务或问题时,大语言模型可以展示出良好的规划能力。通过引导模型将复杂问题分解为多个较简单的子问题,并逐一解决这些子问题,可以帮助模型得出最终答...
提示词工程的定义：指导生成式人工智能（generative AI）解决方案生成所需输出的过程。我们在前文说过：大模型的应用是否有效，写好、写对提示词至关重要。提示词工程，就是一个“过程决定结果”的大项目。什么是优质的提示词？首先就是要清晰明确。提示词一定要简洁，尽可能减少歧义和模糊，让AI能够更清楚地知道我们...
提示工程是指设计和制定与ChatGPT等AI语言模型交互的有效提示的过程。其目标是通过在提示中提供清晰的说明或上下文来指导模型的行为并生成所需的响应。 提示工程的发展历史相对较短,但其重要性在近年来随着自然语言处理领域的飞速发展而日益凸显。提示工程主要涉及如何设计和优化用于引导大型语言模型生成特定响应的文本提示...
大模型提示工程之Prompt框架和示例 今天和大家分享一下:大模型提示工程之Prompt框架和示例: TAG框架 任务(Task): 开发一个新的手机应用,旨在帮助用户更好地管理他们的日常健康。 行动(Action): 进行市场调研,设计用户友好的界面,开发核心健康跟踪功能,测试应用并收集用户反馈。
提示词工程的核心要素 明确性:提示词需要清晰、准确地表达用户的意图和需求,避免模糊或歧义的表达。 简洁性:简洁的提示词有助于模型更快地理解用户意图,减少不必要的计算负担。 相关性:提示词应与任务目标紧密相关,能够引导模型生成与任务相关的输出。 多样性:针对同一任务,可以尝试使用多种不同的提示词,以探索模型...
1.3CHAT提示词框架 CHAT 框架集中于角色、背景、目标和任务四个核心部分,为用户与大模型的深度交互提供了全面的指导。 角色(Character) 角色为大模型提供了关于用户身份和角色的信息,有助于大模型更好地定制其回应。例如,一个医生可能需要的信息与一个学生完全不同。
3. 提示词工程的重要性:明确上下文、避免过度约束、用自然语言交流 在学习使用AI的过程中,很多人往往过分关注技术细节和使用技巧,但其实最朴实的如何和AI交流更为重要,也就是业界术语中称为提示词工程(prompt engineering)的这个部分。最近Google举办的提示词比赛中,瑞典选手Joakim Jardenberg在300多名选手中脱颖而出。