Prompt(提示)在人工智能,特别是AGI(通用人工智能)时代,扮演着至关重要的角色。它不仅是用户与AI模型如ChatGPT交互的桥梁,更是一种全新的“编程语言”,用于指导AI模型产生特定的输出。简单来说,Prompt就是用户与大语言模型交互时提供的输入。在与大模型的对话中,Prompt是一个输入,模型根据它来理解用户的需求,生成相...
随着大语言模型(LLMs)如GPT的规模不断扩大,即使是开源模型如MPT和Falcon也分别达到了30B和40B参数。随着规模的增加,这些模型的能力和复杂性也在提升。然而,模型规模的增加也带来了新的… 吴宇斌 微调大模型优化揭秘——什么时候该Finetune?什么时候用Prompt? 灵声讯 LoRA技术详解:大模型高效微调的革命性方法 趣智之...
之后使用GPT3.5来基于表格和问题进行回答,这里为了提高模型生成结果的准确性,会使用GPT3.5分别从coding和文本两个方向进行推理回答,并使用CritiqueLLM来判断两个答案的一致性。 之后基于上面构建的样本,针对不同的数据和操作,论文使用了不同的prompt来构建指令微调样本,在CodeLlama-7B和13B模型上进行了微调。整个数据构建...
LLM Agent 是一个能够通过与外部系统交互来实现用户目标的生成式AI系统;这个系统以大型语言模型(LLM)为核心。Agent 的核心在于它能够超越 LLM 自身的局限,仅仅依靠 LLM 自身的知识库,往往难以解决需要特定领域知识或实际操作的任务;通过利用外部工具来增强其能力,例如进行复杂的计算、推理或访问外部知识。 这需要精心设...
在不同的应用场景,llm承担的角色不同,需要构建不同prompt。另外不同的llm对prompt的敏感度不同,因此,需要根据具体的应用场景,针对不同llm、不同任务构建相应的prompt。 NLP的发展可以概括为特征工程、结构工程和目标工程,当前进入prompt工程阶段。 在本地生活场景下,需要LLM承担不同的功能,问答场景答案更加有“本地...
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构如微软、OpenAI等都发布了 LLM 提示工程指南。最近，Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南，涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。不过都是英文的，受此启发，我针对中文...
有研究证明,在提问的时候故意重复一遍——也就是复制粘贴,即可显著提高LLM的推理能力。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2309.06275 看下面的例子: 作者认为,通常情况下,问题中的重点token(比如这里的tennis balls)无法看到位于它后面的token(上...
复制粘贴可显著提高LLM的推理能力 尽管大模型能力非凡,但干细活的时候还是比不上人类。为了提高LLM的理解和推理能力,Prompt「复读机」诞生了。 众所周知,人类的本质是复读机。 我们遵循复读机的自我修养:敲黑板,划重点,重要的事情说三遍。 but,事实上同样的方法对付AI也有奇效!
提示工程(Prompt Engingering),也被称为在上下文中提示,是指如何与 LLM 通信的方法,以引导其行为为期望的结果,而无需更新模型权重。提示工程关注提示词的开发和优化,帮助用户将大模型用于各场景和研究领域。这是一门经验科学,Prompt Engingering的效果在不同模型之间可能有很大差异,因此需要大量的试验和启发。 因此,...