model = DEFAULT_MODEL, tokenizer = DEFAULT_TOKENIZER, temperature: float = 0.6, top_p: float = 0.9,) -> str: return completion( prompt, history, model, tokenizer, temperature, top_p, )def assistant(content: str): return { "role": "assistant...
但示例也是一把双刃剑,在多轮对话场景,或者有较多示例时,prompt中在示例之前的内容权重会降低,即可能会被LLM”遗忘“,而过于依赖示例中的内容,产生类似过拟合的效果。随着LLM本身预训练模型能力的提升,此种情况有所缓解,不过我们在设计prompt时也有一些小技巧可以尽量避免这种情况,后文会有介绍。 支持内容(Supporting...
Prompt,简单来说,就是给AI模型的指令。在LLM(大型语言模型)中,有多种常用的Prompt策略,下面我们来详细介绍一下: Zero-Shot Prompting 🦿 这是一种没有预先训练过的模型直接用于新任务的方法。 Few-Shot Prompting 🎯 通过提供少量示例来引导模型学习新任务。 Generated Knowledge Prompting 📚 利用模型生成的知...
# These two generations are highly likely to be different 3.3 prompt 技巧 详细、明确的指令会比开放式 prompt 产生更好的结果: complete_and_print (prompt="描述量子物理学:在不超过24个词的简短句子中。") # Returns a succinct explanation of quantum physics that mentions particles and states existing ...
Prompt其实就是给AI模型下指令,就像给小孩子布置任务一样。在LLM(大型语言模型)中,有很多种常用的Prompt策略,今天我们就来聊聊这些神奇的工具。 Zero-Shot Prompting 🦿 这个策略就像让模型“无师自通”,直接去处理新的任务。虽然听起来有点玄乎,但在某些情况下,效果还真不错。
llm prompt 写法LLM Prompt,即Language Model Prompt,是一种基于大规模预训练语言模型(Language Model)的提示,用于指导模型生成符合特定要求的文本。LLM Prompt的写法通常包括以下几个部分: 1.明确目标:首先需要明确任务目标,例如让模型完成一个问答、写一篇文章、生成一段对话等。 2.提供背景信息:为了帮助模型更好地...
大模型LLM中的14种Prompt策略 在大型语言模型的应用中,Prompt 策略是一种重要的技术,用于指导模型生成期望的输出。以下列举了14种常见的Prompt策略: 一、Few-Shot Prompting 二、Zero-Shot Prompting 三、Chain-Of-Thought Prompting 四、Self-Consistency 五、Iterative Prompting 六、Least-To-Most Prompting...
Prompt templage是用于生成语言模型提示的预定义方案。 模板可以包括说明、少量示例以及适合给定任务的特定上下文和问题。 LangChain提供了创建和使用提示模板的工具。 LangChain致力于创建与模型无关的模板,以便能够轻松地跨不同语言模型重用现有模板。 通常LLM期望提示是字符串或聊天消息列表。
这有助于我们构建合适的prompt,使模型能够准确地理解任务需求。例如,如果任务是回答一个问题,那么prompt中应包含问题的明确表述。 提供背景信息:在某些情况下,为了让模型更好地理解任务背景,我们需要提供额外的上下文或背景信息。这有助于模型更准确地生成回答。 避免歧义和模糊性:在构建prompt时,要尽量避免使用可能...
Prompt是LLM中一个非常重要的概念,它指的是提供给模型的提示或引导,以帮助模型生成所需的输出。在ChatGPT等LLM中,Prompt可以是一段文字、一张图片或一个语音指令等。通过合理设计Prompt,可以让LLM生成与输入相关的丰富输出。 ChatGPT是OpenAI开发的一款基于GPT(Generative Pre-trained Transformer一个人工智能语言模型,...