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。 提示调整提供了对模型行为的直观控制,但对提示的确切措辞和设计敏感,因此需要精心制定的准则以...
Prompt Engineering提示工程(Prompt Engineering)是一项通过优化提示词(Prompt)和生成策略,从而获得更好的模型返回结果的工程技术。总体而言,其实现逻辑如下: (注:示例图来自 Cohere 官网)简单而言,大模型的运行机制是 “下一个字词预测”。用户输入的 prompt 即为大模型所获得上下文,大模型将根据用户的输入进行续写...
首先利用意图分类模型,对用户的问题进行意图识别;接着用任务路由模型对问题进行拆解,不同的问题可以划分成“简单任务”、“多步任务”和“复杂任务”,对多个模型进行调度;最后构建AI工作流,使多个大模型协同运作。比如面对一道古诗词中译英题目,路由模块就会调用起翻译、反思等多个模型,让这些模型分工配合、共同...
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的优势 , 有意识掌握 提示...
“提示词工程师的出现,是与近年来生成式AI的发展和普及密切相关的。这种变革的背后是计算能力的增强与深度学习理论的快速发展。其正在日益改变众多行业,如画师、客服、翻译、程序员等职业。”近日,远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲接受科技日报记者采访时说。有人说,如果AI模型是一种新型...
| 导语:AI大模型提示词工程,又名 LLM prompts Project,指的是在使用大型语言模型(如OpenAI的GPT系列)时,用于引导模型生成特定响应的输入,是在使用AI大模型过程中非常重要的一个环节,是模型生成文本的起点。选择合适的Prompt对大模型回答的质量影响非常大,甚至可能会导致截然不同的结果。 Prompt编写框架 我们可以简单...
1. 负责创建和管理各种提示(prompt),以便在不同场景下快速应用。 2. 针对特定任务和领域进行提示词的设计和优化,提升回答质量和相关性。 3. 参与自动化Prompt优化模型平台的研发和改进。 4. 协助解决模型“幻觉”问题,提升用户体验。 任职要求: 1. 本科及以上学历,人文科学、哲学、历史、教育类相关专业毕业; ...
在提示词工程官方文档-少样本提示中,有很多相关的案例。去证明当给大模型提供少量的样本提示的时候,其表现更佳! 比如第一个提示词示例, 任务要求在句子中正确使用一个新词: “whatpu” 是一种生长在坦桑尼亚的小型毛茸茸的动物。使用 whatpu 这个词的一个例子是: ...
输入 提示词 , 输出 结果 , 这是 普通的 GPT 模型提示词及使用 , 可解决大部分日常问题 ; 输入 提示词 , 同时追加 " analyze the task step by step " , 输出结果中会给出一步一步的逻辑推理过程 , 这是 提示词 思维链 的用法 ; 使用 相同的提示词 , 输出多个结果 , 然后在多个结果中进行投票 ,...
零样本提示是与少样本提示相对应的一种提示词编写方式,其含义是指在编写提示词过程中,并未给 LLM 提供任何的相关示例。 零样本提示是新手使用 ChatGPT 最常规的提示方式,也是最好掌握的一种提示方式,同时也是其他所有高级提示技术的基础。 应用场景 我一直建议在写提示词的时候遵循一个原理,就是把大模型当成“人...