paper:A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications 摘要 Prompt Engineering已经成为扩展大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)能力的不可或缺的技术。这种方法无需修改模型参数,而是基于特定的任务指令(Prompt)来增强模型的效果。Prompt不是更新模型参数,而是仅通过...
《PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning》这篇论文的核心工作是提出了一种使用强化学习进行提示词重写的自动化方法,旨在将未优化的提示改写成更有效的提示词。通过将提示重写者(一个大型语言模型,LLM)用强化学习训练,以优化给定下游任务的性能。这个方法特别针对了提示工程(prompt engineering)这一关键环...
人类设计 prompt 的效率其实很低,效果也不如 AI 模型自己优化。 2022 年底,ChatGPT 上线,同时引爆了一个新的名词:提示工程(Prompt Engineering)。 简而言之,提示工程就是寻找一种编辑查询(query)的方式,使得大型语言模型(LLM)或 AI 绘画或视...
《Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models》 《Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models》 《Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models》 《Large Language Models are Zero-Shot Reasoners》 《Calibrate Before Use: Improving...
目前的 Prompt Engineering 主要分为三种方法:Discrete Prompt,Continuous Prompt 以及 Hybrid Prompt。本文挑选了最新四篇 Continuous Prompt 相关的文章加以解读。 WARP: Word-level Adversarial ReProgramming Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation ...
Prompt Engineering指的是如何针对当前任务生成prompt模板。最基础的prompt构造方法为人工构造,针对目标问题设计合适的文本模板。Prompt模板的构造方式对效果的影响非常大,是prompt方法成功与否至关重要的因素。那么如何构建对下游任务有效的prompt模板呢?这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法,主要包括...
而 Prompt Engineering （中文意思为提示工程，后缩写为 PE）则是：Prompt Engineering 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地执行特定任务。 因为人类的语言从根本上说是不精确的，目前机器还...
继续上一篇提示工程(Prompt Engineering)-基础提示到这个时候,应该很明显了,改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。 虽然在基础篇的一些列子很有趣,但在我们深入探讨更高级的概念之前,让我们更正式地介绍一些概念。 一、Zero-Shot提示 ...
Prompt Engineering 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地执行特定任务。为什么需要PE?因为人类的语言从根本上说是不精确的，目前机器还没法很好地理解人类说的话，所以才会出现 PE 这个技术...
如图 1 的「Prompt Engineering」部分所示，首先要考虑 prompt 的形式，然后决定是采用手动还是自动的方式来创建所需形式的 prompt，具体如下：Prompt 的形式 Prompt 主要有两种主要类型：填充文本字符串空白的完形填空（Cloze）prompt，和用于延续字符串前缀的前缀 (Prefix) prompt。选择哪一个取决于任务和用于解决任务...