本文将介绍一种常用的GLM大模型prompt指令,帮助读者更好地理解和应用GLM模型。 GLM大模型prompt指令是通过在统计软件中输入特定的命令来调用GLM模型的一种方式。这个指令可以用于拟合包含多个自变量和交互项的广义线性模型,从而得到对应的参数估计和模型拟合优度指标。下面将详细介绍如何使用GLM大模型prompt指令进行分析。
convert_example_neko(example, tokenizer, get_query=False)prompt=convert_example(example,tokenizer,get_query=False)os.system('cls'ifos.name=='nt'else'clear')clear()response=get_response(prompt,model,tokenizer,input_length,output_length,print_prompt=True,rand=True)print(response)example['history']....
这种方法可以帮助我们节约prompt(由于传入tools字段同样计算token数量,当工具较多时比较浪费),提高工作效率,同时也能够自动化地调取工具,让我们的工作更加便捷。 首先,让我们来看一下这个Python工具类的核心代码。这个工具类名为Tool,它提供了一系列的方法,用于管理工具函数的注册、调用和卸载。通过使用这个工具类,我们可...
结构化的思想很普遍,结构化内容也很普遍,我们日常写作的文章,看到的书籍都在使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。 本文将介绍模块化Prompt,目前在实际应用中对效果提升比较大,本文首先介绍什么是模块化Prompt,然后给出GLM各种应用场景下的推荐prompt,...
GLM-3-Turbo 和Prompt GLM-3-Turbo SSE调用 接口请求 接口请求参数 必填 model:string,所要调用的模型编码 message:list,调用语言模型时,将当前对话信息列表作为提示输入给模型, 按照{"role": "user", "content": "你好"}的json 数组形式进行传参; 可能的消息类型包括 System message、User message、Assistant ...
生成主要分为 Prompt Formulation、Instruction Inducting 以及 Few-shot In-Context Learning 三个阶段,在 Prompt Formulation 中,作者比较了几种 Prompt 方法确定了最优 Prompt,在 Instruction Inducting 中作者采用了 LLM 自我设计指示的方法,以生成问题答案,而在 Few-shot In-Context Learning 中,利用一次学习的...
一、 ChatGLM3 对话格式 为了避免用户输入的注入攻击,以及统一 Code Interpreter,Tool & Agent 等任务的输入,ChatGLM3 采用了全新...
在Chatglm中,prompt方法是一种常见的文本生成技术。它的基本原理是通过向模型提供一个提示信息,来引导模型生成特定主题或内容的文本。prompt方法可以帮助模型更好地理解用户的需求,并更准确地生成相应的文本。通过合理地设计提示信息,可以使生成的文本更加连贯和符合预期。 prompt方法通常包括两个部分,一是prompt文本,即...
需要文本分割的原因是每次不管是做把文本当作 prompt 发给LLM,还是还是使用 embedding 功能都是有字符限制的。 将外部数据向量化存储,并利用向量数据库进行检索。 2.1 数据向量化并存储 数据向量化可以简单理解为用一组浮点数据来表示一个实体对象。这个实体对象可以是视频、图片、文本。同时向量之间的距离衡量实体对象的...
chatglm2-6b prompt使用原则 使用ChatGPTLM2.6B模型的prompt时,以下是一些使用原则和建议: 1.提供明确的上下文:在与模型进行对话时,提供一个清晰、具体的上下文,以帮助模型理解你的问题或请求。例如,可以提供一两个句子的背景信息,或者直接引用之前的对话片段。 2.尽量简短而具体:模型对输入长度有限制,...