一、提示词工程的基本概念 提示词工程是指通过调整和优化输入提示词来改进大语言模型的响应效果。这一过程涉及对模型的理解,包括其语言结构、上下文依赖性以及生成能力。通过实验和反馈,用户可以发现哪些提示词能够有效激发模型的潜能,从而实现更具针对性的输出。 二、策略与技术 明确的上下文:提供清晰、具体的上下文信息...
作为一个大语言生成模型,GPT4 并不擅长各种数学计算。比如下面的问题(来自官方 GPT 最佳指南中的示例问题): 提示词:查找以下多项式的所有实值根:3x^5 - 5x^4 - 3x^3 - 7x - 10 如果直接提问的话,通常没法直接给出答案,如下图所示,虽然借助 Python,给出了运算过程,但是其实 ChatGPT 无法像人类数学家一样...
提示词是指引导大语言模型生成特定输出的文本片段。有效的提示词能够帮助模型理解上下文,从而生成更准确、符合预期的内容。随着应用场景的多样化,提示词的设计也变得愈发重要。 2.2 提示词工程的重要性 优化提示词不仅可以提升模型的生成质量,还能减少不必要的计算成本。随着模型复杂性的增加,设计有效的提示词成为开发者的...
在大数据和人工智能迅猛发展的今天，大规模语言模型（LLMs）如ChatGPT的应用范围日益扩大。然而，要最大化利用这些强大的工具，仅仅依赖于它们的技术能力是不够的。提示词工程师（Prompt Engineer）这一新兴角色在这一背景下应运而生，成为连接用户与语言模型之间的重要桥梁。1. 目标和背景 提示词工程师的核心目标是...
LLM 大模型学习必知必会系列(二):提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关 prompt(提示词)是我们和 LLM 互动最常用的方式,我们提供给 LLM 的 Prompt 作为模型的输入,并希望 LLM 反馈我们期待的结果。 虽然 LLM 的功能非常强大,但 LLM 对提示词(prompt)也非常敏感。这使得提示词工程成为一项需要培养的重要技能...
本章节旨在界定“提示词工程”的含义及其在大语言模型中的重要性,并明确本综述的研究范围。提示词是大语言模型输入的一部分,指令或线索,旨在指导模型生成特定类型的输出,如文本、图像或其他媒体形式。提示词的合理选择和使用对于获得高质量的输出至关重要,因为它们定义了模型的任务和目标。 提示词工程是一个多维度的领...
在 提示词 中 , 可以使用如下 话术 , 将 GPT 大模型 的 输出 限定为 JSON 格式 , 并且可以指定每个 JSON 字段的名称和值 , 以及值的类型 ; 代码语言:javascript 复制 以JSON格式输出。1.xxx字段的取值为xxx类型,取值是xxx; 实现NLU 的 提示词 模板如下 : ...
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 ,...
提示词工程(Prompt Engineering)是与大型语言模型(LLM)进行有效交互的关键技术,其核心目标在于充分挖掘和利用模型的内在潜力,以实现复杂任务的高效完成。本文将深入探讨提示词工程的定义、发展历程、设计原则及其未来的发展趋势。 关键词 提示词, 大模型, 交互, 设计, 趋势 ...