提示工程(Prompt Engineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(Large Language Model, LLM)用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力,如问答和算术推理能力。开发人...
Self-ConsistencyGenerate Knowledge PromptingAUtomatci Prompt EngineeringActive-PromptDirectional Stimulus PromptingReActMultimodal CoTGraph Pormpting 这些技术都是最近几年的新技术，因为篇幅原因我们不再单独介绍，大家可以去原文查看。针对不同模型的Prompt工程 除了上面的内容外，Prompt Engineering Guide本身还提供了针对...
例如,在AutoGPT的代码原理解析中(参考:https://www.datalearner.com/blog/1051681400812596)我们看到,作者就是构造了十分巧妙的Prompt,让每一次大家的输入都可以被GPT-4理解并以特定的方法返回,才能让AutoGPT完成很多超过语言模型的事情。 在Prompt Engineering Guide中,DAIR AI将Prompt总结包含如下部分: 指令(Instruction...
原文链接:Prompt Engineering Guide 提示工程(Prompt Engineering):提升文本概括、数学推理、代码生成等任务效果。 Notebook:github 模型设置 Temperature & Top_p:值越大,匹配范围越广,多样性更大,通常调整其中一个参数(核采样技术) Max_len & Stop Sequences:最大长度,避免消耗过多的token,降低成本; 阻止模型生成...
https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 除非另有说明,否则所有示例均已经过“text-davinci-003”(使用OpenAI的playground)测试。它使用默认配置,例如temperature=0.7和top-p=1。 主题: 提示词(prompt)工程指南(一):提示介绍 基础提示 ...
提示工程指南 | Prompt Engineering Guide 标签: 杂七杂八 收藏 概述 提示词编写学习:提升大型语言模型的性能与应用,是关注如何设计、优化提示词以增强模型处理任务效率与准确性的学科。通过清晰指令、提供参考文本、任务分解、引导思考和集成外部工具等策略,提示工程使模型更好地理解需求与执行任务。通过系统性测试评估...
提示工程指南 | Prompt Engineering Guide I. 提示工程简介 提示工程(Prompt Engineering)是利用特定的指令、问题或任务描述来引导大型语言模型(LLMs)生成所需的输出。这一领域旨在通过优化提示设计,提高模型的准确性、相关性和响应性。在复杂的任务执行中,提示工程扮演着关键角色,弥补模型的局限,发挥其在问答、文本...
学习资料:Prompt-Engineering-Guide/prompts-advanced-usage.md at main · dair-ai/Prompt-Engineering-Guide (github.com) Zero-Shot。零样本不为模型提供示例,示例为不良示例,尽管只是大小写的差别,可以对比参考第二部分基础提示方法中文本分类的示例。
https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题: 提示词(prompt)工程指南(二):基本提示 文本摘要 信息提取 问答 文本分类 会话 代码生成 推理 Python笔记本 文本摘要 自然语言生成中的标准任务之一是文本摘要。文本摘要可以包括许多不同的风味和域。语言模型最有前途的应用之一是将文章和概念简述为...
其中,提示工程(Prompt Engineering)作为一种重要的技术手段,受到了广泛的关注和应用。Prompt Engineering Guide便是一个专注于此领域的全面引导资源库,本文将对其内容及应用进行深入探讨。 一、Prompt Engineering Guide基础介绍 Prompt Engineering Guide是一个开源项目,旨在帮助开发者和研究人员高效利用大型语言模型(LLMs)...