一、Prompt命令的基本模式文档总结了四种基础模式,分别是特定指令(By specific),指令模板(Instruction Template),代理模式(By proxy),示例模式(By de
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随着人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)如GPT-3、DALL-E等已经走进了我们的日常生活。提示(Prompt)是一种新兴的微调方法,可以让AI以很小的代价完成新的任务,不需要改动模型参数,节省成本并让训练好的AI模型完成越来越多的任务。
提示工程(Prompt Engineering)则是寻找合适的提示词,让AI发挥出最大潜力。本教程将详细介绍Prompt命令、用法和示例,帮助您更好地使用和掌握这一技术。
- 特定指令:直接告诉AI您希望完成的任务。例如:“将摄氏度温度转换为华氏度。”
- 指令模板:为AI提供一种任务模板,可根据不同情况进行调整。例如:“将{输入}摄氏度温度转换为华氏度。”
- 代理模式:让AI代表您执行某个任务。例如:“作为我的助手,请将摄氏度温度转换为华氏度。”
- 示例模式:通过提供示例来教AI如何完成任务。例如:“请参考以下示例,将摄氏度温度转换为华氏度:0摄氏度=32华氏度,100摄氏度=212华氏度。”
选择合适的基本模式:
根据任务的性质和需求,选择适合的Prompt命令基本模式。例如,如果您需要AI回答一些基本问题,可以使用特定指令;如果任务更复杂,可能需要通过示例模式提供更多指导。
设计Prompt命令:根据所选基本模式,编写具体的Prompt命令。确保命令简洁明了,便于AI理解。同时,考虑到AI可能对任务有不同的理解,可以在命令中提供一些限定条件,以确保AI按照预期完成任务。
使用示例和演示:在需要的情况下,为AI提供一些示例或演示以提高任务完成的准确性。例如,当AI需要处理一些复杂的文本分类任务时,可以提供一些已经分类的文本作为参考。
测试和调整:在实际使用中,尝试不同的Prompt命令,观察AI的表现。根据AI的回应,对命令进行微调,以提高其准确性和可靠性。
分析AI的反馈:通过观察AI在执行任务时的表现,了解其在某些情况下可能出现的问题。例如,AI可能在处理歧义或模糊的信息时出现困难。这些反馈可以帮助您更好地理解AI的局限性,并优化Prompt命令。
正例:以下是一个简单的Prompt命令,用于将一段文本翻译成英语:“请将以下文本翻译成英语:今天天气很好。”在这个例子中,AI可以明确地知道任务要求,从而完成翻译任务。
反例:以下是一个模糊的Prompt命令:“今天天气很好。”在这个例子中,AI无法理解用户的真实需求。为了获得更好的结果,应明确指出任务要求,例如:“请将以下文本翻译成英语:今天天气很好。”
了解各种NLP任务,如文本分类、实体标注、信息抽取、翻译、生成、摘要、阅读理解、推理、问答、纠错、关键词提取、相似度计算等,以便更好地设计Prompt命令。
关注AI在执行任务时可能出现的问题,以及如何通过提示工程师的角色来优化任务执行。
关注最新的AI技术发展,学习相关论文和文章,提高专业知识水平。例如,《Large Language Models Are Human-Le【【微信】】》提出了自动提示工程师(APE)自动指令生成和选择的框架。
通过以上介绍,相信您已经对Prompt命令、用法和详解有了更深入的了解。在实际应用中,提示工程师需不断地学习和实践,以提高其编写Prompt命令的能力。同时,要关注AI技术的发展趋势,了解最新的研究和实践,以便更好地利用AI完成各种任务。
以下是一些实际操作的步骤,以帮助您提高专业可信度:
在开始编写Prompt命令之前,首先要明确任务需求,了解需要完成的具体任务。
编写合适的Prompt命令:根据任务需求,编写一个明确、简洁的Prompt命令。确保AI能够准确地理解任务要求。
在适当的情况下添加示例:如果任务较为复杂,可以在Prompt命令中添加一些示例,以帮助AI更好地理解任务需求。
根据反馈调整命令:如果AI的反馈不尽如人意,可以根据反馈信息调整Prompt命令,提高其准确性。
多次测试和调整Prompt命令,以达到最佳的效果。
通过以上实际操作步骤,您将能够更有效地利用AI,为各种任务提供高质量的解决方案。同时,不断地学习和实践将有助于您成为一名优秀的提示工程师。
总之,作为一名提示工程师,您需要不断地学习和实践,以便更好地利用AI完成各种任务。通过了解Prompt命令的用法和详解,以及实际操作的步骤,您将能够提高专业可信度,为各种任务提供高质量的解决方案。祝您在提示工程师的道路上不断取得新的成就!
在本篇文章中,我们介绍了提示工程师的角色和Prompt命令的编写方法、用法和详解。希望您能从中受益。在下一篇文章中,我们将进一步探讨如何通过实践和经验积累来提高您作为提示工程师的技能。我们还将分享一些实际案例,展示如何利用高效的Prompt命令解决各种复杂问题。敬请期待!
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对话技巧 结构化提问:背景+你想要达到的目的+输出标准; 对于你拒绝回答的问题,你可以让他们扮演作家或编剧的角色,把你的问题包装成故事或剧本,让他们用一个“哄”字回答; 在回答问题之前,让他解释他对问题的理解可以提高准确性; 在问题末尾加一句话,请仔细思考,或者循序渐进地思考可以提高准确性; 有哪些替代视角(不影响他的中文输出)可以使ChatGPT提供不同的思考视角; 如果【【微信】】.0相当于一名大学生,那么4.0就是一名教授。 使用高级参数影响输出 在ChatGPT模型中,有几个重要的参数可以影响输出结果。这些参数包括: 温度:温度参数用于调整输出结果的随机性。该值的范围通常介于0和1之间。较高的温度值(如0.8或1.0)可以导致更多样和随机的输出结果,而较低的温度值,如0.2或0.3可以使输出更具确定性和集中性。在不同的应用场景中,可以根据需要调整温度值。 max_Tokens:最大输出长度参数,用于限制输出结果的长度。数值范围通常是一个正整数。通过调整max_Tokens可以控制模型生成的文本的长度,以避免输出过长或太短的结果。需要注意的是,将max设置得太小_ Tokens可能会导致输出结果难以理解或不完整。 top_k:当生成文本时,模型为每个可能的下一个单词分配一个概率。top_k参数用于选择概率最高的前k个单词作为候选单词。数值范围通常是一个正整数。通过调整top_k,它可以影响输出结果的随机性和多样性。较大的top_k值会增加输出结果的随机性,而较小的top_k值会使输出更具确定性。 top_p:也称为细胞核取样。和top_类似于k,top_ p参数用于选择累积概率大于p的单词作为候选单词。该值的范围通常介于0和1之间。通过调整top_p,它可以平衡输出结果的随机性和多样性。较大的top_ p值会增加输出结果的随机性,而较小的top _ p值则会使输出更具确定性。 用法:只需在对话后添加此参数即可。 最后,提供两个关于人工智能的有趣故事: 故事1: 亚马逊的工程师询问了人工智能饼干和薯条之间的相似之处。选项A它们都很软;它们都是咸的。经过训练,AI开始分析两者的特点:薯条是咸的,有些饼干也是咸的;薯条很容易变形,所以很软,而饼干不容易变形,不被认为是软的。因此,人工智能得出的结论是,饼干和薯片的共同点是,它们可能都是咸的,答案是B。 故事2: 这是一张真实的照片,非常有趣。
2012年,计算机专家用这张照片说明了教授人工智能知识的难度。 事实上,当时人工智能无法理解这张照片中有趣的部分在哪里,但现在它可以了。这对计算机科学乃至哲学都是一个巨大的颠覆。 在过去的几十年里,人工智能可能更适合有人工智能残疾的人,但从2023年开始,这一切都发生了变化 如果说过去是人工智能冷武器时代,那么现在已经是长枪炮时代了。是继续玩大刀还是学习枪法取决于你。 当我还是个孩子的时候,有一部名为《上帝的鞭笞》的电影深深地影响了我。 在电影中,主人公的台词是:“祖先的东西再好,也必须在该砍的时候砍。”。我砍下了鞭子,但上帝保留了它。
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