它们分别是:“Prompt Engineering(提示工程)”、“Function Calling(函数调用)”、“RAG(检索增强生成)”和“Fine-tuning(微调)”。 一、Prompt Engineering(提示工程) 什么是Prompt Engineering?Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程。这些提示旨在引导LLM生成符...
大型语言模型(如GPT、LLama、Gemini)在准确性、知识更新速度和答案透明度方面存在挑战,常用的解决优化方法:Prompt Engineering(提示词工程)、Retrieval-Augmented Generation(RAG,检索增强生成)和Fine-tuning(微调)。每种方法都有不同的层次和特点。 Prompt Engineering:通过使用标准提示词、Few-shot提示词和XoT提示词(如Co...
它们分别是:“Prompt Engineering(提示工程)”、“Function Calling(函数调用)”、“RAG(检索增强生成)”和“Fine-tuning(微调)”。一、Prompt Engineering(提示工程)什么是Prompt Engineering?Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程。...
从某种意义上说,对特定任务的Fine-tuning会给小参数模型以超过大参数模型的能力,如下图所举的例子 Canva(做设计的公司)通过对GPT-3.5进行 FT,能得到超过GPT-4的能力 prompt-engineering,RAG,fine-tuning,这几个东西各自有各自的用途和场景,也能混用,但是不能平行着用,读完了我这篇文章,相信读者们应该很好的理解...
Prompt场景示例和高阶Prompt 提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，...
编者按:基于基础通用模型构建领域或企业特有模型是目前趋势。本文简明介绍了最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝——Finetune, Prompt Engineering和RLHF——的基本概念,并指出了大模型微调面临的工具层面的挑战。 以下是译文,Enjoy! 作者|Ben Lorica 编译|岳扬 ...
大型语言模型(如GPT、LLama、Gemini)在准确性、知识更新速度和答案透明度方面存在挑战,常用的解决优化方法:Prompt Engineering(提示词工程)、Retrieval-Augmented Generation(RAG,检索增强生成)和Fine-tuning(微调)。每种方法都有不同的层次和特点。 Prompt Engineering:通过使用标准提示词、Few-shot提示词和XoT提示词(如Co...
提示工程(Prompt Engineering) 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG) 微调(Fine-tuning) 从零开始训练自己的基础模型(Foundation Model) 这里不包括 “按原样使用模型” 选项,因为几乎没有任何业务用例可以有效地使用基础大模型。原封不动地使用基础大模型可以很好地用于一般搜索,但如果要做好特定的业务,则需...
在对LLM本身的优化上没啥可弄的,最后就只能走到Fine-tuning这一条路 在对本身的Context进行优化的方式,我们一般起手式是先prompt-engineering prompt-engineering不好使了,我们会借助RAG来实现额外的能力和知识 我们先来把几个概念再捋一下 prompt-engineering ...
RAG VS Fine-tuning 知识获取与融合能力:RAG技术为语言模型赋予了无与伦比的知识检索与融合能力,突破了传统Fine-tuning微调方式的局限,使模型的输出质量和知识覆盖面得到了极大的提升。 幻觉减少:RAG系统的设计本质上可以降低其产生幻觉的可能性,因为它基于实际检索到的证据进行响应构建,而Fine-tuning微调虽然可以在一定...