1. 案例说明：请在文中至少举出两个具体的应用案例。这样一来,AI就能有条不紊地完成任务，不会出现东一榔头西一棒槌的情况。我们还可以用CO-STAR框架、OpenAI官方文稿等东西，帮助我们写提示词 举一反三：用对比激发创意有时候，我们希望AI能给出更有创意的答案。这时候，不妨来个"反向思考":"请你扮演一个反对5G技术的环保人士，列出5
为了提高效率并优化生成结果，团队研发了PAE方法，这一方法的关键在于采用了动态提示（Dynamic Prompts）。首先是为用户输入的简短提示词扩充出更多修饰词，其次是通过动态调整新添加的修饰词的权重和注入时间步，自动细化优化文本提示，从而更精准地控制图像生成过程。1、Dynamic Prompt的定义 具体来说，团队定义了一种新...
有的 CMU 团队提出了一种新策略：用 ChatGPT 等大语言模型自动优化提示词。像提示词工程师利用反馈改进提示词一样，CMU 的方法将正负反馈交给 ChatGPT，以更高效地调整提示词，具体过程如图所示：这种优化过程类似于机器学习中的“爬山法”（hill-climbing）策略，不同之处在于大语言模型可以自动分析提示词表现，从...
首先,明确性是提示词优化的基础。含糊不清的提问往往导致模型输出偏离预期。例如,相比“介绍一下电脑”,使用“详细说明笔记本电脑的工作原理”更能引导模型提供具体信息。其次,结构化提示词有助于模型捕捉逻辑关系。通过分步骤提问,如“先解释量子计算基础,再探讨其应用前景”,模型能按顺序输出条理清晰的内容。此外,...
4️⃣ 提示词优化案例解析 案例一:技术解释优化 原始提示: 解释哈希算法 优化后: 请用通俗易懂的语言解释SHA-256哈希算法的工作原理,包含以下内容: 1. SHA-256的基本概念和主要用途 2. 算法处理数据的主要步骤 3. 为什么哈希值难以逆向推导原始输入 ...
这俩提示词技巧直白来说,其实就是给大模型一些参考样例,One-shot就是给定单个样本,Few-shot是给定多个样本。 从LLM工作原理的角度来看,提供样本(One-shot或Few-shot)能够提升输出质量,主要有以下几个原因: 增加上下文信息:样本为LLM提供了更多的上下文信息,这些信息会影响模型在预测下一个词(token)时的概率...
据了解， OpenAI在10月11日 更新了提示词优化功能 Playgound，新增引入“元提示”（meta-prompt）工具。“元提示”（meta-prompt）工具主要帮助用户更高效地创建、改进针对大型语言模型（LLMs）的提示，节省开发高质量 AI 提示的时间。OpenAI 表示，“元提示”结合了实际应用中的最佳实践和经验，旨在为用户提供快速的...
三、提示词的顺序 这可能是很多人会忽略的一个细节，因为觉得只要我给出信息AI应该就会重视每一个信息。但是AI也会进行信息优先排序，所以我们要将重要的信息进行优先级的排序，而排得越靠前的提示词，权重越高，AI就会更重视这个要求，给到的信息就会越精确。四、强调词 当你在描述你认为是很重要信息点的时候，...
我们开发了一款提示开发工具，用于生成结构化、指令清晰的提示词，AI真正听懂人话。功能主要有提示词生成与提示词优化两大模块。提示词生成 第一步：简单输入你的需求描述，点击AI生成提示词。如：专门为外卖平台用户生成高质量好评内容的专家，帮助用户获得代金券奖励 第二步：测试和精调提示词 生成的提示词可一键...