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    介绍提示学习、连续提示、离散提示

    提示学习的过程中,模型的目标是产生一个与输入提示相关且符合预期行为的输出。例如,当输入提示是一个问题时,模型的任务便是生成一个合理的答案。...模型在下游任务中的表现对提示词(Prompt)的选择十分敏感,即模型的性能会因提示词的不同而有显著差异。选择合适的提示词对于确保模型在特定下游任务中的良好表现至关重要。...这得益于模型可以通过自我监督的方式,从海量文本数据中学习如何对各类提示进行响应。然而,提示学习也面临一些挑战。例如,选择适当的提示对模型的性能至关重要,但这通常需要进行大量的实验和调整。...离散提示(Discrete Prompts):这是人类手工设计的提示词,易于阅读和理解。在提示调整领域,离散提示是用于指导语言模型行为的特定手工制作的文本提示,适用于各种自然语言处理任务。...这些提示由人类设计,由可解释的单词和标记构成。这些提示是通过枚举或解析等技术创建的,旨在在训练或推理过程中向模型提供指令或约束。离散提示与软提示有所不同,软提示是通过基于梯度的方法优化的连续特征向量。

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    AI 提示词:提示词大赛冠军是怎么写提示词的?

    一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军,我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词,从而获得大赛冠军的。...一句话提示词 写一篇知乎回答,回答这个问题:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? 生成的内容如下图,基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议,缺少落地的指导,读者很难真正从里面学到什么。...使用 CO-STAR 提示词 CONTEXT(上下文) 我是一个知乎答主,活跃在 AI 领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?...TONE(语调) 有说服力的 AUDIENCE(受众) 主要受众是对 AI 感兴趣的各个年龄段人群,尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。...使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下,我们看到回答的开头有秀肌肉,吸引读者继续往下读的部分。 中间有原理、有案例,能让读者收获干货,还能直接上手实操。

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    提示词(prompt)工程指南(一):提示介绍

    提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。...主题: 提示词(prompt)工程指南(一):提示介绍 基础提示 关于LLM设置的说明 标准提示 提示元素 设计提示的一般提示 开始 指令 具体性 避免不精确 做还是不做?...---- 提示元素 随着我们涵盖越来越多的提示工程示例和应用程序,您会注意到某些元素构成了提示。...---- 设计提示的一般提示 以下是设计提示时需要牢记的一些提示: 开始 作为您开始设计提示的起点,您应该牢记它是一个迭代的过程,需要大量的实验来达到最佳的结果。...您可能仍然可以通过以上提示获得不错的回应,但更好的提示是非常具体,简洁明了,直指要点的提示。例如: 使用2-3句话向高中生解释提示工程的概念。 做还是不做?

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    提示词(prompt)工程指南(四):提示应用

    在本指南中,我们将介绍一些高级和有趣的方式,利用提示工程来执行更有用和更高级的任务。...(prompt)工程指南(四):提示应用 生成数据 PAL(程序辅助语言模型) Python笔记本 ---- 生成数据 LLMs有强大的文本生成能力。...使用有效的提示策略可以引导模型产生更好、更一致和更准确的回复。LLMs还可以特别有用于生成有用于运行各种实验数据。...我们将向LLM提供一个提示,其中包括从这里采用的一些示例。...上一节(高级提示) 下一节(ChatGPT) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文

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    提示词(prompt)工程指南(二):基本提示

    在上一篇指南中,我们介绍并提供了提示的基本示例。 在本指南中,我们将提供更多提示的使用示例并介绍对于更高级指南非常重要的关键概念。 通常,学习概念的最佳方法是通过示例进行。...下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例,以执行各种有趣和不同的任务。...尝试使用提示执行基本的摘要任务。 假设我有兴趣了解抗生素,我可以尝试这样的提示提示: 解释抗生素 A: 输出: 抗生素是一种用于治疗细菌感染的药物。...以下是一个从给定段落中提取信息的提示示例。 提示: 格式: 只返回翻译后的内容,不包含原始文本。...我想向您展示LLM在设计提示时可以多么强大。

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    提示词(prompt)工程指南(三):高级提示

    (prompt)工程指南(三):高级提示 零样本提示 少样本提示 Few-shot提示的限制 链式思考提示 零样本CoT 自一致性 生成知识提示 自动提示工程师(APE) ---- 零样本提示 今天训练有大量数据和调整能够遵循指示的...当零样本无法让模型正常工作时,建议在提示中提供演示或示例。接下来,我们将讨论称为少样本提示的方法。...当零-shot提示和 few-shot 提示不足时,这可能意味着模型学到的知识不足以很好地完成任务。因此,我们建议开始考虑微调模型或尝试更高级的提示技术。...接下来,我们将介绍一种名为“思维链提示”的流行提示技术。 ---- 链式思考提示 由Wei et al. (2022)引入,链式思考提示使复杂推理成为可能。..."这个简单的提示在这项任务上的效果很好,令人印象深刻。特别是在提示中没有太多例子可以使用的情况下,这非常有用。 ---- 自一致性 也许,自一致性是提示工程中更高级的技术之一。

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    提示词(prompt)工程指南(五):ChatGPT 提示工程

    在本节中,我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术,包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。...完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com...该模型经过训练,在对话的背景下,可以按照提示中的指示提供适当的响应。ChatGPT可以帮助回答问题、建议配方、以特定格调写歌词、生成代码等等。...---- 审查对话任务 在先前的指南中,我们介绍了一些关于对话能力和角色提示的内容。我们介绍了如何指示LLM以特定的方式进行对话,以特定的意图、行为和身份。...提示: 这是与AI研究助理的对话。助手的口吻是技术和科学的。 人类:你好,你是谁? ```AI:您好!我是一位AI研究助手。请问今天我能帮您什么忙吗? 人类:您能告诉我黑洞是如何形成的吗?

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