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。 《...
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”、“总结”、“...
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”,输出指令相关的内容。而大模型输出结果...
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。 研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力,如问答和算术推理能力。开发人...
提示工程 Prompt Engineering 主要作用于 AGI , Artificial General Intelligence , 通用人工智能 ; 2、Prompt 提示词 Prompt 提示词 的作用是 引导模型生成特定类型的文本或完成特定任务 ; 提示词通常是 一段文本 或 代码片段 , 提供了关于期望输出的一些指导或约束 ; ...
在探讨大模型(LLM)的四阶段技术时,我们可以从Prompt Engineering(提示工程)、AI Agent(人工智能代理)、Fine-tuning(微调)以及Pre-training(预训练)这四个关键阶段来详细阐述,这四个阶段技术层层递进。 阶段一:Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering?
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...
提示词工程(Prompt Engineering)籽料+大模型全套学习籽料已打包在下方~求个三联~~~, 视频播放量 96、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 退休的老辰, 作者简介 一名AI大模型工程师,每天科普AI和黑科技知识,学习AI新视界,相关视频:【
Prompt提示语是使用大模型解决实际问题的最直接的方式,本篇介绍Prompt提示工程常用的技巧,包括Zero-Shot、Few-Shot、CoT思维链、Least-to-Most任务分解。 内容摘要 Prompt提示工程简述 Prompt的一般结构介绍 零样本提示Zero-Shot 少样本提示Few-Shot 思维链提示CoT ...
大语言模型提示工程的高级技术 在演讲中，贝克还介绍了一些高级提示工程技术，包括链式思考提示和检索增强生成（RAG）技术。链式思考提示有助于构建结构化的提示，以逐步引导大语言模型进行推理，而RAG技术则通过在知识源中检索相关信息来制定自然语言回应。这些技术对于处理复杂逻辑和提高生成结果的质量非常有帮助。具体案例...