1/ 什么是提示工程(prompt engineering) 2/ 提示工程的基本原则 1)明确的指令 2)将复杂任务分解为子任务 3)要求解释 4)生成多个输出,然后让模型选择最佳的一个 5)在提示末尾重复指令 6)使用分隔符 3/ 高级技术 1)少样本学习策略 Few-shot approach 2)思维链路 Chain of Thoughts 3)ReAct 4/ 总结 参考:...
一、什么是提示工程 提示工程(Prompt Engineering)是一种针对预训练语言模型(如GPT),通过设计、实验和优化输入提示词来引导模型生成高质量,准确和有针对性的输出的技术。 提示工程本质上来说,也是一种人机交互的方式,提示词就是我们发给大模型的输入(指令),大模型根据指令,结合自身预训练的“知识”,输出指令相关的内...
提示工程(Prompt engineering)是人工智能中的一个概念,特别是自然语言处理(NLP)。 在提示工程中,任务的描述会被嵌入到输入中。例如,不是隐含地给予模型一定的参数,而是以问题的形式直接输入。 提示工程的典型工作方式是将一个或多个任务转换为基于提示的数据集,并通过所谓的“基于提示的学习(prompt-based learning)”...
结果表明,与基础提示相比,CoT提示显示出显著的性能提升。例如,在数学问题解决任务中,CoT提示与基础提示的性能差异最大可达约39%,而在常识推理任务中则可达约26%。这项研究为提示工程领域开辟了新的研究方向。 方法3:自我一致性 (Self-Consistency) 自我一致性提示可以通过...
提示工程(Prompt Engineering),也称为上下文提示,是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务,从回答问题到算术推理乃至各种应用领域,理解提示工程,能够帮助我们了解LLM的限制和能力。
一、提示工程 Prompt Engineering 简介 1、通用人工智能 和 专用人工智能 2、Prompt 提示词 3、提示工程 4、掌握 提示工程 的优势 5、提示工程目的 二、提示词组成、迭代、调优及示例 1、提示词的组成 2、提示词的迭代、调优 3、提示词基础示例 4、提示词 " 指定输出格式 " 示例 ...
提示工程(Prompt Engineering),也称为上下文提示,是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务,从回答问题到算术推理乃至各种应用领域,理解提示工程,能够帮助我们了解LLM的限制和能力。
提示工程,也称为上下文提示,是指在不更新模型权重的情况下如何与 LLM 通信以引导其行为以获得所需结果的方法。 这是一门经验科学,提示工程方法的效果在模型之间可能会有很大差异,因此需要大量的实验和启发式方法。 这篇文章仅关注自回归语言模型的提示工程,因此与完形填空测试、图像生成或多模态模型无关。 就其核心...
一、提示工程概述 提示工程(Prompt Engineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(Large Language Model, LLM)用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程相比较于微调(Fine-tuning)的成本和复杂度更低,但是不能对模型本...
建立聊天歷史記錄服務,以提示 AI 模型根據作者的角色來進行完成的答案。 使用AuthorRole.System訊息設定 AI。 接受使用者輸入以允許在AuthorRole.User的上下文中使用不同類型的提示。 以非同步的方式串流傳輸 AI 的完成答案,以提供動態的聊天體驗。 擴充您的提示工程技術 ...