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 提示工程 的人 只是少数人 ; 5、提示工程目的 GPT 大模型 只是 根据当前的 提示词语境 基于概率生成下一个字 , 生成出来的语句并不一定是想要的输出结果 ; 对于不同的提示词 , 有的提示词是有效的 , 得到了我们想要...
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)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...
解决的思路就是将提示词的设计工作,像其他任务一样,作为思维链中的一环,交给大模型来做。这样的模式下,提示工程的灵魂依然被保留,但在用户的视野当中逐渐淡化,形成一种“消亡”的感观。这种模式背后所反映的,也是360对AI未来发展的一点期许——实现AI向着更多人的普惠,让大模型不再“高居庙堂”,而是成为...
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...
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 ,...
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...
论文提出了一种新型的机器学习框架,能让大模型学会主动向人类提问,自己搞明白用户的偏好。他们使用GPT-4进行实验,结果发现和提示工程、监督学习等方法比,在这个框架的辅助下GPT-4在多个任务上更懂人类了。如果大模型能更容易揣度出人类想啥,也就意味着人类自己不用绞尽脑汁表达自己的想法了。所以伊森·莫利克...
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 ...