| 导语:AI大模型提示词工程,又名 LLM prompts Project,指的是在使用大型语言模型(如OpenAI的GPT系列)时,用于引导模型生成特定响应的输入,是在使用AI大模型过程中非常重要的一个环节,是模型生成文本的起点。选择合适的Prompt对大模型回答的质量影响非常大,甚至可能会导致截然不同的结果。 Prompt编写框架 我们可以简单...
1、激发模型的潜能：Prompt帮助模型明白你到底想要什么，让模型的输出更贴近你的需求。就好比你问一个问...
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....
在人工智能领域,Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令。作用是引导模型生成符合预期主题或内容的文本,从而控制生成结果的方向和内容。 大模型是根据用户提出的问题来输出下文,所以用户提出的问题的质量也就一定程度影响着模型的输出。 由此就引发了一个新的学科,叫做提示工程(Prompt Engineering),用户可以通过提示工程...
自ChatGPT在2022年横空出世,人工智能领域便迎来了一场新的革命。大语言模型(LLMs)以其卓越的文本处理能力,迅速成为研究者和开发者的新宠。随着这些模型的崛起,如何与它们有效交互的问题也日益凸显,提示词(Prompt)的概念逐渐成为研究的热点。...
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...
在当前大语言模型(LLM)的应用生态中,函数调用能力(Function Calling)已经成为一项不可或缺的核心能力。它使LLM能够通过调用外部API获取实时信息、操作第三方服务,从而将模型的语言理解能力转化为实际的行动能力。从电子设计自动化到金融报告生成,从旅行规划到智能家居控制,函数调用正在将LLM的应用版图快速扩展到各个领域。
那么,Prompt 如何在LLM起作用的呢?它个工作原理又是什么呢? 4 Prompt 的工作原理 在试图理解Prompt 的工作原理之前, 需要理解大模型是如何生成文本的。简单起见,可以把大模型的文本生成理解为目标文本的补全, 在理解了LLM 文本生成的工作原理之后,就可能对Prompt 有一个相对清楚的理解。
RAG= LLM+知识库 具体而言,RAG通过三个关键部分实现工作:检索、利用和生成。在检索阶段,系统会从文档集合中检索相关信息;在利用阶段,系统会利用这些检索到的信息来填充文本或回答问题;最后在生成阶段,系统会根据检索到的知识来生成最终的文本内容。 通过这一过程,RAG模型能够在各种自然语言处理任务中发挥作用,如问答系...
结构化、模板化编写大模型 Prompt 范式的思想目前已经广为传播并应用;结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。 结构化 Prompt 可以有各种各样的模板,你可以像用 PPT 模板一样选择或创造自己喜欢的模板。 1、目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架,他认为一个 prompt 里需包含...