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。一些研究机构如微软、OpenAI等都发布了 LLM 提示工程指南。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。不过都是英文的,受此启发,我针对中文...
defget_completion(prompt,model='gpt-3.5-turbo'):messages=[{'role':'user','content':prompt}]response=openai.chat.completions.create(model=model,messages=messages,temperature=0,)returnresponse.choices[0].message['content'] 我在自己终端跑的时候,发现调用openapi是需要收费的,所以我找到他们课程里面的实...
Prompt Engineering提示工程(Prompt Engineering)是一项通过优化提示词(Prompt)和生成策略,从而获得更好的模型返回结果的工程技术。总体而言,其实现逻辑如下: (注:示例图来自 Cohere 官网)简单而言,大模型的运行机制是 “下一个字词预测”。用户输入的 prompt 即为大模型所获得上下文,大模型将根据用户的输入进行续写...
用户输入的 prompt 即为大模型所获得上下文,大模型将根据用户的输入进行续写,返回结果。因此,输入的 prompt 的质量将极大地影响模型的返回结果的质量和对用户需求的满足程度,总的原则是 “用户表达的需求越清晰,模型更有可能返回更高质量的结果”。 通常情况下,每条信息都会有一个角色(role)和内容(content): 系统...
1 Prompt Prompt 可理解为用于指导AI模型生成特定类型、主题或格式内容的文本。在NLP中,Prompt 通常由一个问题或任务描述组成,例如“给我写一篇有关RAG的文章”,这句话就是Prompt。 Prompt赋予了LLM小样本甚至零样本学习的能力。 大模型的能力本质上来说是续写,通过编写更好的prompt来指导模型,并因此获得更好的结果...
可以看出,In-context-learning作为Prompt Learning的一个部分,通过将上下文信息提供给大模型,能够大大的提升了操纵大模型的方式,从而更好的挖掘大模型的潜力。 In-context Learning在基础形式及例子的数量上分有三类:zero-shot(零示例),one-shot(一个示例),fewshot(一些示例)。
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。一些研究机构如微软、OpenAI等都发布了 LLM 提示工程指南。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。不过都是英文的,受此启发,我针对中文开源模型的...
1 Prompt Prompt 可理解为用于指导AI模型生成特定类型、主题或格式内容的文本。在NLP中,Prompt 通常由一个问题或任务描述组成,例如“给我写一篇有关RAG的文章”,这句话就是Prompt。 Prompt赋予了LLM小样本甚至零样本学习的能力。 大模型的能力本质上来说是续写,通过编写更好的prompt来指导模型,并因此获得更好的结果...
答案无疑是值得的!提示(Prompt)是人类与大语言模型(LLMs)之间沟通的桥梁,用户通过自然语言提示来向...
LLM入门:Prompt构造与实现作者:新兰2023.09.01 01:42浏览量:88 简介:近年来,大型语言模型(LLM)成为人工智能领域备受瞩目的新星。LLM具备强大的自然语言处理能力,可以理解和生成人类语言,并且在各种任务中表现出色。LLM的应用范围非常广泛,包括聊天机器人、语音助手、文本生成、机器翻译、智能客服等。随着LLM的快速发展,...