在解决大语言模型的挑战中，贝克和马鲁尔特别强调了对幻觉缓解的处理，建议首先给予模型说出“我不知道”的权利，以减少不确定性。对于提示注入问题，他们建议运行一个并行的“无害性屏幕”提示，以提供另一层定制化防御。大语言模型提示工程的未来展望 演讲者们总结时表示，为了使大语言模型的性能一致且可预测，需要提...
提示工程做的工作是尝试改变提示,以了解它们对大型语言模型 (LLM)生成的输出有哪些影响。提示工程可以通过一些基本技巧为 LLM 的输出带来更好的结果。 零样本(Zero-Shot)提示是指通过提示向 LLM 授予一项任务,而该模型之前未曾见过该任务的数据。 对于针对文本的语言任务,通过一些示例可以提高性能,这被称为少样本(Fe...
parameter-efficient fine-tuning (PEFT):为了避免微调数据量不足导致的语言模型劣化的问题,PEFT 技术会固定语言模型已有的参数,稍微调整模型的结构、增加少量可训练参数。微调时仅优化新增的少量参数,新增的参数量一般在百万级别,训练成本低很多;由于语言模型的原始参数不变,对语言模型的泛化性影响也较小。常见的方法包...
零样本学习是当前大模型都具备的基本能力，即使对于模型没有训练过的任务，大模型也可以给出答案。但是，很多时候这是最困难的问题。这时候一般需要使用指令调整和少样本提示技术。Few-shot Prompting 虽然大型语言模型展现了卓越的零样本能力，但当使用零样本设置时，在更复杂的任务上仍然表现不足。少样本提示可以用作...
本文深入探讨了提示工程在释放大语言模型(LLM)功能方面的关键作用。提示工程是构建LLM输入文本的过程,是优化LLM功效的一项不可或缺的技术。这项调查阐述了提示工程的基本原理,如角色提示、单提示和少量提示,以及更先进的方法,如思维链和思维树提示。本文阐明了插件形式的外部辅助如何帮助完成这项任务,并通过检索外部知识...
在之前内容中介绍了各种微调方法去适应下游任务,而实际上还有一种方法,提示工程(Prompt Engineering)确实也是一种提升大语言模型处理复杂任务场景能力的方法。 提示工程指的是通过设计和构造特定的输入格式或问题表述方式,来引导大语言模型生成更符合预期的输出。这种方法不改变模型本身的参数,而是利用模型已有的知识和能力...
提示工程的重点在于通过精心设计输入给模型的提示内容,来影响和引导模型生成我们期望的、特定类型的输出结果。A 选项 “对模型进行硬件加速”,这主要涉及到硬件层面的改进,而非关于输入的设计。B 选项 “优化模型的参数”,是对模型内部参数的调整和优化,与输入的设计无关。C 选项 “选择合适的训练算法”,侧重于训练...
随着大语言模型(LLMs)的迅猛发展,提示词工程(Prompt Engineering)已成为提升模型性能的重要手段。ReACT推理和AutoGPT是两种创新的方法,通过优化提示词设计,显著提升了生成文本的质量和相关性。本文将探讨这两种方法的最佳实践及其在实际应用中的优势。 2. 提示词工程概述 ...
AgentKit 旨在让使用者通过图的结构来表达类似的思维方式，从而实现更可控、更稳定的提示工程/流程工程。（来源：arXiv）与搭建乐高积木类似，AgentKit 可以让用户以这样的方式创建智能体。用户可以用简单的日常语言描述小任务，这些小任务就像乐高积木一样成为基本构件。然后，用户还能够通过图的方式把它们组合在一起。