按照 GPT 官方的解释,System 级别的消息用于设定 GPT 的行为(The system message helps set the behavior of the assistant),而 User 级别消息则是具体的任务(The user messages provide requests or comments for the assistant to respond to.) 下面我们会使用类型提示避免这种情况:(图床出问题了,切换类型太麻烦...
具体而言,GPT模型采用了一种特殊的嵌入方式,即位置编码和语义编码相加的方式,将输入序列中每个单词的位置信息和语义信息融合在一起,生成词向量表示。 2. 多层Transformer编码器:GPT模型采用了12层Transformer编码器,每一层包括多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以使模型关注输入序列中不同位置的信息,...
基础创作是迭代法中的关键环节,它涉及到初步生成Prompt和与模型的交互。以下是基础创作的关键步骤和示例: 关键步骤: 确定任务和期望的生成内容。 设计基础Prompt,包括任务和生成主体。 使用基础Prompt与模型进行交互,生成初步结果。 评估初步结果,并根据需要对Prompt进行调整和优化 示例: Prompt = 创作一篇关于夏季旅行的...
所谓ChatGPT的基本功核心是学会设置 Prompt , Prompt 你可以理解成「提示语」,他的目的是让ChatGPT进入某种对话模式。 在ChatGPT中,prompt 通常指的是一个输入的文本段落或短语,作为生成模型输出的起点或引导。prompt 可以是一个问题、一段文字描述、一段对话或任何形式的文本输入,模型会基于 prompt 所提供的上下文...
掌握这9种GPT指令框架Prompt是关键!1️⃣ TAG框架:明确任务、行动和目标,让GPT知道你要做什么。2️⃣ SPAR框架:描述情境、问题、行动和结果,让GPT了解你的需求。3️⃣ TRACE框架:确定任务、请求行动、提供背景和示例,让GPT更具体地执行。4️⃣ SCOPE框架:输入现状、讨论复杂情况、阐述预期目标和计划...
的确,GPT 是 NLG 目前最优秀的实现。 Prompt 对 LLM 提出了“预训练,提示,预测”方法,就是“给预训练语言模型一个线索/提示,帮助它可以更好的理解人类的问题。”,所以您可以认为 Prompt 类似于人机接口进行微调,这样等于从另一个角度拉低了 finetuning 的技术门槛,或者这么说不够严谨,我们可以换一个方式来说:...
既然Prompt 是一个人机接口,那么就说明我们需要和 GPT 用文字进行沟通。这时候就体现出你是被 AI 驱动还是你驱动 AI 的最佳体现了。我们在生活中总是会遇到一些人词不达意,我想他们应该好好训练自己的语言和逻辑能力,这样才能更好的使用 Prompt 和 LLM 进行沟通。
在编写 Prompt 的时候,如果使用“```”、“"""”、“<tag>” 之类的分隔符来分割 Prompt 中的指令、上下文等,可以有效帮助 GPT 模型更好地理解输入,还可以用来防止“提示词”注入。 比如你需要翻译一段话,这段话里包含一些特殊的表述,可能会让 GPT 误解你的意图,像这样: ...
Prompt Engineering(提示词工程)是一种设计Prompt的方法,目的是引导人工智能模型(如GPT-4)生成所需的输出。结合Prompt的定义来说: Prompt就是你想让GPT干活,那你得先把需要它干什么活告诉它 而Prompt Engineering就是开发和优化Prompt的过程,帮助GPT能更好的干活💡 为什么Prompt Engineering很重要? 引导AI的响应 ...
解读GPT3.5里面的prompt和context｜ChatGPT背后的技术 GPT-3.5 是由 OpenAI 开发的基于变换器的神经网络，在大量的文本数据上进行了训练。在 GPT-3.5 中，"prompt" 和 "context" 指的是生成文本时该模型所接收的输入。"Prompt" 是一段短文本，为该模型提供了一个具体的任务或目标。例如，prompt 可以要求模型...