在这个例子中,例如,我们有一些段落,然后我们做 QA(问和答),QA,QA,几次提示,然后我们做 Q,然后,当 Transformer 试图完成文档时,它实际上是在回答我们的问题。 这就是一个提示工程(prompt engineering)基础模型的示例,通过提示工程让模型相信它正在模仿文档并让它执行特定的任务。 这开启了提示高于微调(prompt over...
在这个例子中,例如,我们有一些段落,然后我们做 QA(问和答),QA,QA,几次提示,然后我们做 Q,然后,当 Transformer 试图完成文档时,它实际上是在回答我们的问题。这就是一个提示工程(prompt engineering)基础模型的示例,通过提示工程让模型相信它正在模仿文档并让它执行特定的任务。 这开启了提示高于微调(prompt over ...
Prompt Engineering:包括 Prompt 优化以及增加 Few-shot learning,这是最简单的方式,不需要额外组件,也不用调整 LLM,只需控制 LLM 的输入即可。 RAG:通过检索的方式查找问题相关内容,并扩展到 LLM 的 Prompt 中,以供 LLM 参考。此优化需要引入一个检索系统,不过当前相关方案已经比较成熟,实施代价不高,比如 Milvus ...
自动 Prompt 设计Prompt 是一系列前缀 token,可增加在给定输入的情况下获得所需输出的概率。因此,可以将它们视为可训练参数,并通过梯度下降直接在嵌入空间上对其进行优化,例如 AutoPrompt [Shin et al., 2020, Prefix-Tuning (Li & Liang (2021)],P-tuning [Liu et al. . 2021)] 和 Prompt-Tuning [Lester...
【OpenAI的提示工程(Prompt Engineering)指南】- 提示(Prompt)是给AI模型提供的额外上下文,可以增强模型的表现。 - 良好的提示可以让模型更好地理解任务要求,给出更相关和一致的响应。 - 提示通常包含任务描述、示例、条件等信息。 - 设计提示时需要考虑清晰度、避免歧义、提供足够示例等。
这就是一个提示工程(prompt engineering)基础模型的示例,通过提示工程让模型相信它正在模仿文档并让它执行特定的任务。 这开启了提示高于微调(prompt over finetuning)的时代。我们看到,即使没有对任何神经网络进行微调,它也可以在很多问题上非常有效。 从那时起,我们就看到了每个人都知道的,基础模型的完整进化树: ...
1.Augment:使用 few-shot 或 zero-shot CoT prompt 生成给定问题的多个伪 CoT; 2.Prune:根据生成的答案是否与基本事实相匹配来修剪伪链; 3.Select:应用 variance-reduced 梯度策略来学习所选示例的概率分布,同时将示例的概率分布作为策略,将验证集的准确性作为奖励。
得到更好结果的六个Prompt策略 一、编写清晰的说明 这些模型无法读懂你的想法。如果输出太长,请要求简短回复。如果结果太简单,就要求专家级的写作。如果您不喜欢格式,请演示您希望看到的格式。模型越少需要猜测您想要什么,您就越有可能得到它。 在您的询问中包含详细信息,以获得更多相关答案 ...
机器学习吴恩达 “AI大佬吴恩达”对话“《三体》作者刘慈欣”,看看大佬们对人工智能未来的看法到底如何。 Linus有点牛 蒋小华管理学 【中文字幕】吴恩达-扩散模型diffusion工作原理+ChatGPT Prompt提示词课程 斯坦福吴恩达 | OpenAl官方联合出品 给个三个傻瓜归属感iii...
deeplearning.ai联合OpenAI推荐限时免费课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》,课程链接https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng。本文仅做一些翻译。 做Prompt工程的两大原则: 写出清晰且具体的指令 给模型“思考”的时间 这里有一些具体的方法来达到以上两个原则。