规模：先设定区域扩张目标，然后再考虑全国扩张。时间：目标18个月内实现。参与者：由首席营销官领导的营销和销售团队。资源：用于市场研究、广告和熟练销售人员的预算分配。在这种情况下，CO-STAR 框架可以帮助公司调整其资源和努力，以实现特定的、可衡量的目标，清晰的时间表和明确的参与者确保每个团队成员都知道自己...
CO-STAR 框架的实用示例 这里有一个 CO-STAR 框架为何有用的现实案例。假设你担任社交媒体经理,需要草拟一条 Facebook 帖子,用以推广公司的新产品。 未使用 CO-STAR 的快速提示可能是这样的: 为我的公司 Alpha 的新产品 Beta——一款新型超快速吹风机,撰写一条 Facebook 帖子。 这是GPT-4 的回答: 这一输出...
CO-STAR提示词框架 由新加坡政府科技局(GovTech)组织的首届GPT-4提示工程大赛中一举夺冠的 Sheila Teo,介绍了他所使用的提示词框架 CO-STAR: Context-上下文:为任务提供背景信息。通过为大语言模型(LLM)提供详细的背景信息,可以帮助它精确理解讨论的具体场景,确保提供的反馈具有相关性。 Objective-目标:明确你要求大语...
1. 使用 CO-STAR 框架构建提示词 有效的提示词结构对于获得LLM的最佳反应至关重要。 CO-STAR 框架是 GovTech Singapore 数据科学与人工智能团队的创意,是构建提示词的便捷模板。它考虑了影响LLM响应的有效性和相关性的所有关键方面,从而产生更优化的响应。 CO-STAR framework 它的工作原理如下: (C) 上下文(Context...
在使用大语言模型时,有效的提示构建至关重要。CO-STAR 框架是一个实用的提示构建工具,由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创立。它考虑了所有影响大语言模型响应效果和相关性的关键因素,帮助使用者获得更优的反馈。 CO-STAR 框架——作者提供的图像 如何应用 CO-STAR 框架 ...
1. [🔵] 使用 CO-STAR 框架来搭建 prompt 的结构 2. [🔵] 使用分隔符为 prompt 设置分节 3. [🔴] 使用 LLM 防护围栏创建系统 prompt 4. [🔴] 仅使用 LLM 分析数据集，不使用插件或代码 —— 附带一个实操示例：使用 GPT-4 分析一个真实的 Kaggle 数据集。1. [🔵] 使用 CO-STAR 框架来...
一、使用CO-STAR框架构建提示信息 有效的提示结构对于从LLM那里获取最佳回复至关重要。CO-STAR框架是新加坡政府科技部数据科学与人工智能团队的心血结晶,是构建提示的便捷模板。 它考虑到了LLM回答的有效性和相关性的所有关键方面,从而使回答更加优化。 具体操作如下: ...
1. 使用CO-STAR框架构建提示信息 有效的提示结构对于从LLM那里获取最佳回复至关重要。CO-STAR框架是新加坡政府科技部数据科学与人工智能团队的心血结晶,是构建提示的便捷模板。 它考虑到了LLM回答的有效性和相关性的所有关键方面,从而使回答...
🔵 借助 CO-STAR 框架构建高效的提示 🔵 利用分隔符来分节构建提示 🔴 设计含有 LLM 保护机制的系统级提示 🔴 仅依靠大语言模型分析数据集,无需插件或代码 — 实际案例分析 Kaggle 的真实数据集 1. 🔵 借助 CO-STAR 框架构建高效的提示 在使用大语言模型时,有效的提示构建至关重要。CO-STAR 框架,由...
第10 级是 CO-STAR 框架。这是我最后的建议。 虽然有很多方法来构建一个提示词但在我看来,最好的方式就是 CO-STAR。这正是 Sheila Teo 用来赢得新加坡 GPT-4 提示工程竞赛的框架。下面我来介绍它的运行原理。CO-STAR 的每个字母都代表提示词的一个具体部分。我们逐一来看。