## Constrains: 描述限制条件, 其实是在帮 GPT 进行剪枝, 减少不必要分支的计算 ## Skills: 描述技能项, 强化对应领域的信息权重 ## Workflow: 重点中的重点, 你希望 Prompt 按什么方式来对话和输出 # Initialization: 冷启动时的对白, 也是一个强调需注意重点的机会 上述标红的部分是比较重要的模块,在实际使...
data: {"id":"8313807536837492492","created":1706092316,"model":"glm-3-turbo","choices":[{"index":0,"finish_reason":"length","delta":{"role":"assistant","content":""}}],"usage":{"prompt_tokens":60,"completion_tokens":100,"total_tokens":160}} data: [DONE] 函数调用 请求示例 from...
Chatglm3-6B Readme 首先,从Readme中,注意到有两个重大改进:基座模型的训练数据和Chat模型的prompt格式。其中,训练数据目前还未公开,因此,我们尝试从prompt格式切入,看看到底有哪些改进。 prompt格式 注意到readme的第一句话“避免用户输入的注入攻击”,这就很让人在意了。我们知道,对于聊天大模型来说,可以通过promp...
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']....
优化GLM中的结构化Prompt是一个复杂而细致的过程,需要明确需求、保持简洁明了、应用结构化框架、合理使用关键词与情境限制、明确格式要求并进行迭代调整。同时,随着技术的发展和多模态融合的趋势,未来的Prompt优化将更加智能化和多样化。在实际应用中,可以借助千帆大模型开发与服务平台等工具来提升优化效率和生成文本的质量...
在 GLM-4-9B-Chat 版本模型下，我们输入了 5 个 PDF 文件，总长度约为 128K，并给出了以下 prompt：“基于上述材料，写一个详细的调研报告，主题是中国大模型的发展，采用报告的书面格式。”结果显示，模型能够写出比较好的调研报告，且生成速度很快。（视频未加速）在 GLM-4-9B-Chat-1M 版本模型下，我们输入...
一、文心一言prompt生成器 1.思路 2.数据集 3.对标产品 4.部署效果 二、环境设置 1.PaddlePaddle环境 2.PaddleNLP环境 三、数据集转换 1.数据查看 2.读取数据 3.切分train/dev 4.按格式要求另存数据集 四、训练配置 1.修改配置 2.开始训练 3.动态图推理 五、gradio部署 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构...
2、模型的自然语言理解能力真的是惊艳到我了。一开始我对于我写的这种prompt能不能奏效是没有信心的。要求不能列方程、分步交互、要判断题目有没有讲完，并且进行答题评价——讲完和没讲完的评价格式还是不一样的。按照以往经验，prompt中的要求只要一多一细碎，模型就特别容易出现“丢三落四”的情况，但是它真...
answer = examples[cfg.prompt_column][i], examples[cfg.response_column][i] history = examples...