Chat Completion 模型提供了与 LLM 互动的额外结构,将结构化消息对象数组而不是单个文本发送到 LLM。此消息列表为 LLM 提供了一些可以继续进行的「背景」或「历史」信息。通常,每条消息都包含角色和内容:具有系统角色的消息用于开发人员向 LLM 提供核心指令。具有用户角色的消息通常是人工提供的消息。具有助手角色的...
安装OpenAI python库,可使用pip install openai 调用openai库,设置key 定义一个调用gpt3.5的模型的问答函数(由于他们api在之后进行了更新,所以此处调用的代码我改了下 defget_completion(prompt,model='gpt-3.5-turbo'):messages=[{'role':'user','content':prompt}]response=openai.chat.completions.create(model=m...
系统指令允许用户在一定范围内规定 LLM 的风格和任务,使其更具可定性和适应各种用例。大部分 LLM 模型的系统指令 System message 的权重强化高于人工输入的 prompt,并在多轮对话中保持稳定,您可以使用系统消息来描述助手的个性,定义模型应该回答和不应该回答的内容,以及定义模型响应的格式。默认的 System message:You ...
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...
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。
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用日益广泛,其发展路线主要有两种:Finetune和Prompt。这两种方法各有特点和优势,下面对它们进行详细的探讨。一、FinetuneFinetune是一种通过对预训练语言模型进行微调(Fine-tuning)的方法,以适应特定任务或数据集。这种方法的核心思想是在大量无标签数据上预训练一个通用的语言模...
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的“prompt”是指学术写作任务或论文题目的说明。它是教员或导师为LLM学生提供的指导,通常包含了需要研究和讨论的具体主题、问题或领域。Prompt可以要求学生进行法律研究、分析案例、撰写论文或提出自己的观点。它旨在引导学生进一步探索特定的法律问题,并促使他们进行批判性思考和论证。Prompt的确切要求和限制可以因学校...
通常LLM期望提示是字符串或聊天消息列表。PromptTemplate 用于PromptTemplate创建字符串提示的模板。默认情况...
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。 推荐使用环境:通义千问 - 72B - 对话 - Demo · 创空间 (modelscope....