提示工程(Prompt Engineering),即设计优化提示(指导LLM行为的文本输入),以适应LLM的各种应用和研究主题。由于提示对LLM的性能有巨大影响,因此提示工程是设计LLM驱动应用程序时的关键活动。实际上,有几种技术可以实施,不仅可以优化LLM的响应,还可以降低幻觉和偏见的风险。本文介绍提示工程领域的最新技术,从基本方法到高级框...
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...
Prompt Engineering,即提示工程,是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要概念,它指的是通过设计精心构造的提示(prompt)或输入,来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性,通过提供特定格式或内容的提示,引导模型生成符合预期的输出。 一、定义与原理 定义:Prompt Engineering是一种...
任务(Task): 任务是Prompt的核心,通常以动词开始,明确表达你希望ChatGPT完成的任务或目标。这可以包括生成文本、给予建议、写作内容等。可以有多个任务,以清晰地定义你的需求。 上下文(Context): 上下文提供了与任务相关的背景信息,以确保模型可以理解问题的背景和约束条件。这包括用户的背景信息、成功标准、所处环境等...
在自然语言处理(NLP)领域,一种名为提示工程(Prompt Engineering)的技术正逐渐崭露头角,成为提升大型语言模型(LLM)表现的关键手段。这一技术通过设计并优化输入提示,引导模型生成符合预期的输出,从而在多个应用场景中展现出巨大的潜力和价值。 一、提示工程的定义与原理 提示工程,简而言之,是一种基于自然语言处理技术的...
Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程。这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。 它能够根据特定任务需求优化输入提示,引导大语言模型生成更准确、全面、符合格式要求的输出,从而提升模型在多样化应用场景中的性能和实用性。
在人工智能领域,提示工程(Prompt Engineering)正逐渐成为一项备受关注的技术。它利用自然语言指令,即提示,以结构化的方式从大型语言模型(LLMs)中提取知识,无需广泛的参数重新训练或微调,从而显著提升了AI在各种自然语言处理(NLP)任务上的表现。 一、提示工程的基本概念 提示工程,也称为“Γ指令工程”,是设计和改进AI...
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...
在人工智能盛起的当下,出现了一个新兴的行业——提示工程(prompt engineering)。提示词,简言之,就是我们和AI说的话。在人机交互模式下,一个好的提示词,往往能产生事半功倍的效果。文本领域,好的提示词往往能超越RAG/Agent所能发挥的能力;图片对应的视觉领域,好的提示词往往能产生更好地图片/视觉效果。
一、什么是提示工程(Prompt Engineering) 提示工程,也称为"Γ指令工程"。在人工智能领域,Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令。例如,“Γ讲个笑话”、“Γ用Python编个贪吃蛇游戏”、“Γ给男/女朋友写封情书"等。虽然看似简单,但实际上,Prompt在人工智能时代扮演着非常重要的角色。它被誉为AGI时代的"编程语...