LLM 大模型学习必知必会系列(二):提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关 prompt(提示词)是我们和 LLM 互动最常用的方式,我们提供给 LLM 的 Prompt 作为模型的输入,并希望 LLM 反馈我们期待的结果。 虽然 LLM 的功能非常强大,但 LLM 对提示词(prompt)也非常敏感。这使得提示词工程成为一项需要培养的重要技能。
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但依我来看,LLM本身并不理解自己输出了什么,如何理解、解读、诠释本身就是人的事情。 思维模型很多时候都是一种似乎有用但大多数时候操作成本高于收益的事情,我们并不是在了解了一种思维模型后就拥有了这种看问题的视野。其中往往需要刻意的练习,就像我们的语言-思维系统是一种通用处理器,处理专用任务往往不是最擅长...
the resources about the application based on LLM with RAG pattern - Delete 大语言模型提示词工程原理及最佳实践-郑昊pdf.pdf · kekewind/Awesome-LLM-RAG-Application@dbc8932