CoT提示包括提供中间推理步骤来指导模型的反应,这可以通过简单的提示(如“让我们一步一步思考”)或一系列手动演示来促进,每个演示都由一个问题和一个推理链组成,从而得出答案[45,46]。它还为模型的推理过程提供了一个清晰的结构,使用户更容易理解模型是如何得出结论的。 [47]说明了CoT提示在医学推理中的应用,表明...
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...
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...
大语言模型在推荐系统中的应用 | 本文是一篇综述性质的文章,主要提及了大语言模型在推荐系统中各个场景的应用,包括top-k 推荐、评分预测、对话推荐、推荐语生成等。目前,主流的方法大概有、提示词工程、大语言模型充当特征提取器、微调大语言模型进行推荐等多种方法。但,整体而言,大语言模型在推荐系统中的研究还处于...
【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...
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...
综述:多模态大型语言/视觉模型 | 近来,大型语言模型(LLMs)成为了研究和应用的焦点,其强大的理解和生成文本的能力使其具有类似人类的水平。多模式大型语言模型(MM-LLM)将 LLMs 的能力扩展到除文本外还能处理图像、视频和音频信息。这催生了文本到视频生成、图像字幕、文本到语音等应用领域,可以通过改装具有多模态功能...