Llama 2 的 tokenization 为 ["our", "dest", "iny", "is", "writing", "in", "the", "stars"]。考虑 API 定价和内部行为（例如超参数）时，token 显得尤为重要。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 ...
总之,PromptEngineering是激发Llama2等大型语言模型强大生成能力的关键。通过精心设计和优化提示词,我们可以更好地利用这些模型的自然语言处理能力,为各种应用场景提供更加准确和有用的输出。随着技术的不断进步和应用领域的拓展,PromptEngineering将在未来发挥更加重要的作用。因此,对于研究人员和开发者来说,掌握PromptEngineer...
详细、明确的指令会比开放式 prompt 产生更好的结果: complete_and_print (prompt="Describe quantum physics in one short sentence of no more than 12 words") # Returns a succinct explanation of quantum physics that mentions particles and states existing simultaneously. 我们可以给定使用规则和限制,以给出...
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。 以下是这份指南的核心内容。 Llama 模型 ...
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。
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...