LLM 大模型学习必知必会系列(二):提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关 prompt(提示词)是我们和 LLM 互动最常用的方式,我们提供给 LLM 的 Prompt 作为模型的输入,并希望 LLM 反馈我们期待的结果。 虽然 LLM 的功能非常强大,但 LLM 对提示词(prompt)也非常敏感。这使得提示词工程成为一项需要培养的重要技能。
本文是专题的第七章,结合吴恩达老师的大模型课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》对提示词工程做讲解。以下内容均基于个人理解,难免谬误和肤浅,如有错漏欢迎指出。 大语言模型专题(1)通俗易懂讲解LLM原理:用心解说,不懂打我 大语言模型专题(2)GPT1 模型 大语言模型专题(3)GPT2 模型 大语言模型专题...
在大数据和人工智能迅猛发展的今天,大规模语言模型(LLMs)如ChatGPT的应用范围日益扩大。然而,要最大化利用这些强大的工具,仅仅依赖于它们的技术能力是不够的。提示词工程师(Prompt Engineer)这一新兴角色在这一背景下应运而生,成为连接用户与语言模型之间的重要桥梁。1. 目标和背景 提示词工程师的核心目标是...
提示词工程,即Prompt Engineering,是自然语言处理(NLP)和机器学习中的一个重要领域,它关注于如何设计有效的提示词来引导模型生成高质量的文本。良好的提示词可以帮助模型理解任务需求,提高生成文本的相关性和准确性。在聊天机器人、文本生成、问答系统等应用中,提示词工程对于提升用户体验和系统性能至关重要。 本课程将...
在与大型语言模型交互中,提示词工程至关重要,它影响生成内容质量、精度与相关性。通过高效提示词设计与优化,可提升模型使用效率与效果。掌握提示词设计基础,如明确目标、构建输入结构、增强可读性与指导性及评估迭代,是关键。应用案例如零次提示、少量提示、指令提示与思维链等,展示了最佳实践。面对挑战,如复杂性、可...
提示词(prompt)在自然语言处理(NLP)领域扮演核心角色,通过提供特定指令或上下文信息,引导大语言模型精准执行任务。本文旨在深入探讨提示词工程在文本概括、信息提取、问答、文本分类和对话等应用场景中的实践应用,并通过具体代码示例,展示如何利用提示词优化模型输出,实现任务的高效解决。 引言 在NLP领域,提示词是关键的...
对时下最火热的大语言模型在提示词方面进行详细讲述。 Leo6 · 1 篇内容 如何写提示词? 作者原创、鼓励分享如果你有以下需求,请继续阅读文章。 需求:了解提示词基本结构,用ChatGPT、ChatGLM、文心一言等解决一些稍微有难度的问题,为提示词的进阶写法做铺垫,将提示词嵌入工作流,利用生… ...
在 提示词 中 , 可以使用如下 话术 , 将 GPT 大模型 的 输出 限定为 JSON 格式 , 并且可以指定每个 JSON 字段的名称和值 , 以及值的类型 ; 代码语言:javascript 复制 以JSON格式输出。1.xxx字段的取值为xxx类型,取值是xxx; 实现NLU 的 提示词 模板如下 : ...
大语言模型(LLM)可以在提示词工程(Prompt Engineering)的帮助下处理数学问题和常识推理等复杂任务。LLM 本身并不具备执行此类复杂任务的能力,它们需要指导和优化来扩展自己的能力,扩大可有效执行任务的范围。这可以通过使用提示词来实现。提示词可以指定所需的输出格式、提供先验知识或引导 LLM 完成复杂任务,使用先进的...
输入 提示词 , 输出 结果 , 这是 普通的 GPT 模型提示词及使用 , 可解决大部分日常问题 ; 输入 提示词 , 同时追加 " analyze the task step by step " , 输出结果中会给出一步一步的逻辑推理过程 , 这是 提示词 思维链 的用法 ; 使用 相同的提示词 , 输出多个结果 , 然后在多个结果中进行投票 ,...