比如说上面测试出来的效果,其实还是有一点问题的,文案的语气有点夸张,用词表达也不够自然,这种情况我们就回到第五步--提示词优化流程,再针对这个问题来优化和调整提示词。 4. 如何判断提示词的质量 最后一步是验证你的提示词质量。也就是把同一个提示词放到不同的大模型中测试。 比如我们可以同时在 GPT、Claude...
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...
这就涉及到优化提示词的方法了。 一、明确目标 当我们想要优化提示词时,首先得清楚自己的目标是什么。比如说我们要使用一个图像生成的智能系统,那我们是想要生成一幅美丽的风景画呢,还是想要生成一个超现实的科幻场景?如果目标是风景画,那提示词里就应该包含像“青山”“绿水”“蓝天白云”“绿树成荫”这些和风景...
Anthropic近日在其控制台（Console）推出了重要更新，为开发者带来了提示词优化和示例管理的全新功能。这一升级将帮助开发者更轻松地应用提示工程最佳实践，打造更可靠的AI应用。提示词质量直接影响着AI模型的输出效果。然而，不同模型平台的提示词最佳实践各不相同，优化过程往往耗时费力。针对这一痛点，Anthropic推出的...
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...
在优化OpenAI的提示词时,我们需要遵循一系列逻辑步骤,以确保生成的提示能够准确地反映任务需求,并最大限度地提高模型完成任务的效果。以下是一个详细的框架,帮助你创建高效、清晰、全面的系统提示: 理解任务 🧠 首先,深入理解任务的主要目标、目的、要求、约束和预期输出。这一步确保了生成的提示准确地反映了任务需求...
01连接大语言模型与进化算法,打造高效的提示词优化器 02具有结构化语言知识的分层视觉语言模型提示学习 03LLMLingua系列研究:通过提示压缩重排优化人与大语言模型的沟通 04基于大语言模型的工业控制优化 连接大语言模型与进化算法,打造高效的提示词优化器 论文链接: ...
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...
在2024年,AI提示词优化对于提升AI生成内容的质量至关重要。以下是一份AI提示词优化终极指南,帮助您通过精细化的提示词设计,实现对话质量的显著提升。 一、明确目标与意图 (一)精准定义问题 在向AI 提问之前,务必清晰地明确自己的目标和意图。避免提出模糊、笼统的问题,例如 “告诉我一些信息”。而是要具体到 “请...