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...
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...
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...
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...
预训练、微调和提示词工程是大型语言模型(LLM)生成质量优化的三种关键手段,各自具有不同的特点和优势。 预训练是LLM 发展的基石,通过在大规模无标注语料库上进行自监督学习,赋予模型通用的语言理解和生成能力。这种自然语言的通用知识为后续的微调和提示词工程奠定了坚实基础。 微调则是利用有标注的任务数据,对预训练...
“AI未来一定会提高各行各业的生产力,那么,提示词工程,或者说使用AI,一定也会成为个人就职的一项基础能力。”谭茗洲指出。谭茗洲解释,现在有专门的人写提示词,是因为能准确描述需求。然而,根据大模型输出调整输入的人还是少有的。随着大语言模型和生成式AI时代的到来,对于提示词这样的自然语言会有更多人设计...
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...
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 ,...
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: ...
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...