托管 API：通过 API 直接调用 LLM。有许多公司提供 Llama 2 推理 API，包括 AWS Bedrock、Replicate、Anyscale、Together 等。优势：托管 API 是总体上最简单的选择。托管 API 托管 API 通常有两个主要端点（endpoint）：1. completion：生成对给定 prompt 的响应。2. chat_completion：生成消息列表中的下一条消息...
这正是PromptEngineering(提示词工程)大显身手的时候。 PromptEngineering,即提示词工程,是一种通过设计合适的输入提示(prompt)来引导大型语言模型生成期望输出的技术。在Llama2的应用中,提示词工程扮演着至关重要的角色。通过精心设计的提示词,我们可以更准确地传达任务需求,引导模型生成更符合期望的输出。 一、提示词工...
每个模型都有一个 prompt 不能超过的最大上下文长度,Llama 2 是 4096 个 token,而 Code Llama 是 100K 个 token。 Notebook 设置 作为示例,我们使用 Replicate 调用 Llama 2 chat,并使用 LangChain 轻松设置 chat completion API。 首先安装先决条件: pip install langchain replicate from typing import Dict, ...
LLAMA2_13B_CHAT = "meta/llama-2-13b-chat:f4e2de70d66816a838a89eeeb621910adffb0dd0baba3976c96980970978018d" # We'll default to the smaller 13B model for speed; change to LLAMA2_70B_CHAT for more advanced (but slower) generations DEFAULT_MODEL = LLAMA2_13B_CHAT def completion ( prompt:...
而在LLM技术的使用中,提示工程(Prompt Engineering)成为了一个至关重要的环节。为了帮助开发者更好地利用LLM技术,Meta官方发布了Llama 2的提示工程指南,本文将对这份指南进行详细的解读。 一、什么是Llama 2 Llama 2是Meta公司开发的一款大型语言模型,它基于Transformer架构,拥有强大的自然语言处理能力。Llama 2不仅...
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI等等。 最近,Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南,涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。 最近,Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南,涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI等等。 最近,Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南,涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI等等。 最近,Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南,涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。 最近,Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南,涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。