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...
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。 为了理解提示工程,先要澄清什么是Prompt。 1.什么...
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:...
1、提示工程 1.1、提示词可以包含以下任意要素 指令:想要模型执行的特定任务或指令。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。 1.2、写提示词的具体建议 您可以使用命令来指示模型执行各种简单任务,例如“写入”、“分类”、...
提示工程师 + 自信微笑迎接每一次挑战 + 一、项目简介 提示工程师是针对在人工智能与互联网领域中,专注于大模型与人类交互体验、提升信息处理效率、推动创新应用开发的专业人才所设立的考核标准。旨在培养能够熟练运用提示工程技术,深度挖掘大模...
提示工程（Prompt Engineering）是一种针对预训练语言模型（如ChatGPT），通过设计、实验和优化输入提示来引导模型生成高质量，准确和有针对性的输出的技术。在自然语言处理领域，随着深度学习技术的不断发展，预训练语言模型（如BERT，GPT等）已经取得了显著的进展，大大提高了多种自然语言处理任务的性能。虽然这些模型...
大语言模型(LLMs)在许多不同的自然语言处理(NLP)任务中表现出色。提示工程需要编写称为提示的自然语言指令,以结构化方式从LLMs中提取知识。与以往的最新技术(SoTA)模型不同,提示工程不需要根据给定的NLP任务进行广泛的参数重新训练或微调,因此仅依赖于LLMs的嵌入知识。
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 ...
提示工程通过提供指示、示例和线索来为提示添加上下文,以帮助模型生成更好的完成。 支持文本生成的模型通常不需要任何特定的格式,但你应该组织提示,以便清楚地知道什么是指示、什么是示例。 支持基于聊天的应用的模型使用三个角色来组织完成:控制聊天的系统角色、代表用户输入的用户角色和响应用户的助手角色。 将提示划分...
1. 什么是提示工程 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...