顾名思义，这类人是专门负责设计和优化AI大模型的提示词，以提高模型的响应质量和准确性。他们的工作不仅涉及到技术层面的优化，还涉及到对用户需求的深刻理解和预测。这种工作性质使得提示词工程师在AI技术的迭代和落地中扮演着至关重要的角色。更通俗来说，他们就像是AI的“灵魂导师”，用一行行代码和一条条指令...
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...
谭茗洲说，随着AI技术广泛应用于各个领域，AI领域越来越需要拥有扎实技术和丰富经验的提示词工程师来构建、训练和优化模型，以确保模型的准确性和稳定性。未来，提示词工程师或将变得更加抢手。增强提示能力满足特定需求 业内人士表示，提示词工程师实则集合了设计师、文案和程序员的综合技能。提示词工程师需要持续学习，...
同时，李彦宏指出，大模型会深度融合到实体经济当中去，赋能千行百业，助力中国经济开创下一个黄金30年。 未来，所有的应用都将基于大模型来开发，每一个行业都应该有属于自己的大模型。关于大模型如何改变人工智能，李彦宏指出，第一，大模型重新定义了人机交互，自然语言人机交互会带来提示词革命。未来你的薪酬水平，...
零样本思维链提示方式,只需要简单地告知模型“让我们一步一步思考(Let’s think step by step)” ,模型就能够自动输出中间步骤。 Few-Shot(FS):是指模型在推理时给予少量样本,但不允许进行权重更新。Few-shot 的工作方式是提供 K 个样本,然后期望模型生成对应的结果。Few-shot 的主要优点是大幅度降低了对特定...
所以，提示工程固然重要，但不该成为普通用户使用大模型的“绊脚石”。解决的思路就是将提示词的设计工作，像其他任务一样，作为思维链中的一环，交给大模型来做。这样的模式下，提示工程的灵魂依然被保留，但在用户的视野当中逐渐淡化，形成一种“消亡”的感观。这种模式背后所反映的，也是360对AI未来发展的一点期许...
1. 大模型的提示词:大模型是高维向量空间,用户输入转换为向量后与模型向量交互,共同形成输出。 2. 提示工程的目标:设计输入结构和内容,优化与模型向量空间的交互,提高模型在特定任务上的表现,避免重新训练模型,增强模型灵活性和适应性。 提示工程方法 1. 角色扮演方法:指定模型扮演角色,增强在特定情景下的表现,如让...
【AI大模型实战】2小时彻底掌握提示词工程(Prompt Engineering)深入浅出,草履虫都能听懂!——LLM/大模型入门/大模型学习路线共计8条视频,包括:1、什么是提示工程(PromptEngineering)、2、Prompt 的典型构成、3、进阶技巧等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
近期偏见(recency bias):模型倾向于为测试样本输出最近看到的few-shot样本。这个听上去有点像灾难遗忘,即模型更喜欢记住最近输入的样本信息。 公共token偏见(common token bias):模型倾向于考虑那些出现次数较多的token。这个也比较好理解。因为大模型本质上就是统计模型,当然倾向于出现次数多的那些词。