在Prompt中,一般需要在输入数据的前后使用```(三个反引号,这个字符很少会用到,是通过键盘左上角那个按键来完成)来封装,这样做的目的是让GPT理解这些文字不是指令,而是需要处理的文本,例如下图的Prompt中,就用```来封装了原始需要回复的邮件。 输出指示(Output...
1.指令(Instruction):这是Prompt中最关键的部分。指令直接告诉模型用户希望执行的具体任务。 2.输入数据(Input Data):输入数据是模型需要处理的具体信息。 3.背景信息(Context):背景信息为模型提供了执行任务所需的环境信息或附加细节。 4.输出指示器(Output Indicator):输出指示器定义了模型输出的期望类型或格式。 ...
2、指示。对当前任务描述,高质量Prompt的核心要素:具体、丰富、少歧义。 3、上下文。给出与任务相关的其他背景信息,尤其是在跟AI多轮的交互中。 4、例子。可以举一些例子,能起到很大的作用,在学术中称为one-shot learing, few-shot learing或in-context learing。 5、输入。在提示词中明确的标识任务输入的信息。
完全监督学习,即任务特定模型仅在目标任务的输入-输出示例数据集上训练,长期以来在许多机器学习任务中发挥着核心作用,自然语言处理(NLP)也不例外。 由于这种完全监督的数据集不足以学习高质量的模型,早期NLP模型严重依赖于特征工程,NLP研究人员或工程师利用其领域知识从原始数据中定义和提取显著特征,并为模型提供适当的...
CRISPE 是由 Matt Nigh 创建,它提供了结构和清晰度,将提示创建过程分解为明确和不同的步骤。该框架包括五个主要组成部分: 能力和角色 (Capacity and Role):定义 ChatGPT 应扮演的角色或角色。 洞察(Insight):提供有关请求的幕后洞察、背景和上下文。
•大语言模型:是一种基于概率的生成模型,能够利用输入上下文生成潜在的输出文本。该模型的训练过程采用概率模型的最大似然估计,通过学习大量文本数据来捕捉语言的统计规律。 •基座模型:是指一个已经经过大规模预训练的语言模型,如GPT-3.5 Turbo。它是基于概率的生成模型,能够根据给定的输入上下文生成可能的输出文本。
指示:对任务进行描述 上下文:给出与任务相关的其它背景信息(尤其在多轮交互中) 例子:必要时给出举例,学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning;实践证明其对输出正确性有很大帮助 输入:任务的输入信息;在提示词中明确的标识出输入 ...
提示工程(Prompt Engineering)是一种针对预训练语言模型(如GPT),通过设计、实验和优化输入提示词来引导模型生成高质量,准确和有针对性的输出的技术。 提示工程本质上来说,也是一种人机交互的方式,提示词就是我们发给大模型的输入(指令),大模型根据指令,结合自身预训练的“知识”,输出指令相关的内容。而大模型输出结果...
建立在LangChain 之上的基于大模型的 很多应用程序,其提示模板在很大程度上是静态的,它指示代理执行哪些操作。一般来说,模板包括: 定义了可以访问哪些工具,何时应该调用这些工具,以及一般的用户输入。 软提示(soft prompt )是在提示调优过程中创建的。与hard prompt 不同,软提示不能在文本中查看和编辑,包含一个嵌入...
Input Data(输入数据):当前全球正面临能源危机,人们对环境友好型能源解决方案的兴趣日益增加。文章应该涵盖可持续能源的基本概念、主要类型以及它们如何帮助减少碳足迹。 Output Indicator(输出指示器):文章应该结构清晰,包含引言、主体和结论。使用易于理解的语言,避免过多的技术术语。确保文章包含事实性数据和引用,以增强...