这是任务分解(step by step)技术的一种展现,在这种方法中,模型逐步进行思考,并呈现出涉及的步骤,这样做可以降低结果的不准确的可能性,并对模型响应的可解释性有很大的帮助。 对输出格式的明确要求 3. 最佳实践案例 3.1. Agent 场景:使用 prompt 实现 agent create https://github.com/modelscope/modelscope-agen...
想简单的采用思维链,只需要在prompt加入Let's think step by step 等等话术,就可以得到相同的效果, 相当于一句话实现zero-shot 2.3 自洽性(Self-Consistency) 来自于ICLR 2023的一篇论文:Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models Paper link:https://openreview.net/forum?id=1PL1N...
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prompt 指令:明确说明你希望大模型做什么事情,不要含糊其辞。 例子:如果可能,提供尽可能丰富的例子信息。 原因:详细解释你希望模型做这件事情的原因、动机、希望的结果等,这样大模型能更好地理解你的想法,执行需求。 step by step:对于复杂任务,让大模型一步一步地思考,可以给出更加合理的答案。* 对于输出格式的...
这是任务分解(step by step)技术的一种展现,在这种方法中,模型逐步进行思考,并呈现出涉及的步骤,这样做可以降低结果的不准确的可能性,并对模型响应的可解释性有很大的帮助。 prompt completion 给咖啡店做一个面向年轻人的菜单,在给出最终答案之前,请在回复中采用 step by step 的方式设计一个面向年轻人的咖啡店...
在本地生活场景下,需要LLM承担不同的功能,问答场景答案更加有“本地味”,经过调试,可以在通用的LLM上使其具有一定的本地特色,当然也存在失效的情况,prompt输出结果稳定性也需要进一步探索。 二、基础知识 写在前边 使用prompt时,可以通过 API 或直接与 LLM 进行交互,配置一些参数以获得不同的提示结果。
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NBCE的原理简单解释如下图,和PCW相同是对每段上文进行独立编码,但差异在于PCW是在输入层进行融合,而NBCE是在输出层对每一个Step输出的预测token的概率矩阵进行融合,更大程度上避免了注意力被分散,保证了解码的合理性。 这里我们简单说下如何在输出层进行融合,把超长文本chunk成多段文本后(s1,s2,...sk),基于朴...
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