ws://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat" # v2.0环境的地址ws(s)://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat text =[] Prompt...name__ == '__main__': text.clear # 分隔符 delimiter = "####" # 等价类划分法的Chain of Thought 的 prompt...特别注意，一条测试用例可以覆盖多个有效等价类，一条测试用例只能覆盖一个无效等价类{delimiter} 使用等价类测试用例设计方法需要经过如下几步：{delimiter}...{delimiter}设计一个测试用例覆盖有效等价类的时候，需要这个测试用例使其尽可能多地覆盖尚未被覆盖地有效等价类,重复这一步。直到所有的有效等价类都被覆盖为止。...{delimiter}设计一个新的测试用例,使其仅覆盖一个尚未被覆盖的无效等价类,重复这一步.直到所有的无效等价类都被覆盖为止，测试用例用markdown 的的表格形式输出。
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering 1.ChatGPT Prompt Engineering 主题： 与 ChatGPT...OpenAI推荐它作为它们的最佳模型，即使是非聊天的用例也是如此。使用ChatGPT API的其他好处是显着的成本降低（90%）和效率。...A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT (Feb 2023) A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt...3.Prompt 应用 在这个指南中，将介绍一些高级和有趣的方式，通过 prompt engineering 来执行有用的更高级别的任务。 请注意，本节正在积极开发中。...DATE_UNDERSTANDING_PROMPT = """ # Q: 2015 is coming in 36 hours.
当然, 参考下这些好的Prompt是非常有价值的. 但写出好的Prompt的一个关键的方式不在于去抄那些好的Prompts, 而是自己持续去改进微调你的Prompts....根据你的期望,提出一个Prompt, 向ChatGPT提问 获得ChatGPT的响应,比对结果与你的期望的差距, 调整Prompt,弥补ChatGPT忽略的地方 再次获得ChatGPT的响应,检查是否满足你的需求...这才是好的Prompt的生成的最佳方式. 不存在一个放之四海皆标准的好Prompt, 你需要持续的与ChatGPT互动,去微调你的Prompt,才有可能让它更满足你的需求....这篇文章是我从我过往的文章中随便选出来的 -- JMeter与LoadRunner的简要对比 第一版Prompt 我希望ChatGPT帮助我总结这篇文章说了什么, 所以我的第一版的Prompt是这样的...所以意识到这一点后,我改进了我的Prompt 第二版Prompt 我提供了一段文章,以---开始并结束. --- .... 文章内容过长,忽略.
这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法，主要包括人工构造prompt、自动生成prompt、隐空间prompt3种类型，看看顶会论文中都是如何构造prompt模板并以此提升...1 人工构造prompt 最基础的方法就是基于人工知识来定义prompt模板。Prompt模板可以分为prefix prompt和cloze prompt两类。...2 自动生成prompt 人工构造的prompt依赖人工经验，并且效果也难以保障，一般采用构造多组prompt，对每组prompt的效果分别进行验证对比，或者多组prompt融合的方法提升效果。...prompt模板的效果选择最优的prompt模板，或对多个prompt模板结果进行融合。...3 隐空间中的prompt 上面介绍prompt模板都是具体文本的prompt，另一种类型的prompt是在隐空间的prompt。
我们鼓励尝试以弄清楚基于模型的评估在您的用例中能够起到多大作用。战术：根据黄金标准答案评估模型输出假设已知问题的正确答案应该涉及到一组特定的已知事实。
以摘要为例，如果使用“In summary”无法得到好的生成结果，我们可能需要尝试使用“To summarize in plain language”或“The main point to take from
前言 先来简单介绍下, prompt是什么鬼? 顾名思义就是提示符的意思, 看起来和我们遥远, 但实际上只要是每个接触shell的童鞋, 都有看到, 那就是我们在输命令时前面的那串提示符....例如: 当然, 这个样式是可以修改的, 这就涉及到我们的PS1和PS2了, 有经验或者以前有设置过的童鞋估计都不会陌生, 木有接触过的童鞋可以参考一下链接学习下: linux PS1 提示符定义 问题...其实我们的prompt除了能够展示这些信息之外, 还能够展示些较为'动态'的东西....可能这里会有童鞋不清楚linux的单引号和双引号的区别, 简单来说就是: 双引号: 让大部分的符号(例如*), 失去意义,变为普通的字符. 单引号: 让所有的符号, 都失去意义, 变为普通的字符.
Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt 1.结构化 Prompt简介 结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们日常写作的文章，看到的书籍都在使用标题...结构化 prompt 直观上和传统的 prompt 方式差异就很大，那么为什么提倡结构化方式编写 Prompt 呢？...对人来说，Prompt 内容一目了然，语义清晰，只需要依样画瓢写 Prompt 就行。如果使用 LangGPT 提供的 Prompt 生成助手，还可以帮你生成高质量的初版 Prompt。...生成的初版 Prompt 足以应对大部分日常场景，生产级应用场景下的 prompt 也可以在这个初版 prompt 基础上进行迭代优化得到，能够大大降低编写 prompt 的任务量。...自动化分析评估 Prompt 可以使用 prompt 评分分析类 Prompt“” #Role:Prompt工程师 ##Attention： - 我总是被老板骂写不出来Prompt，如果你能写出优秀的
在Linux下，有许多命令可用于操作目录。...这些是常见的Linux目录操作命令及其参数，可以通过命令行来执行这些操作。使用时请注意确认操作的对象和路径，以避免误操作。
- 使用分隔符清楚的指示输入的不同部分 （分隔符可以是任何的符号，将特定文本与提示的其余部分分隔开）
该函数通常会进行两步操作： 使用一个模板，模板通常为一段自然语言句子，并且该句子包含两个空位置：用于填输入x的位置[X]、用于生成答案文本z的位置[Z] 把输入x填到[X]的位置 以前文提到的例子为例，...如果在句中，一般称这种Prompt为Cloze Prompt；如果在句末，一般称这种Prompt为Prefix Prompt。...的设计 Prompt大概可以从下面三个角度进行设计： Prompt的形状 人工设计模板 自动学习模板 Prompt的形状 Prompt的形状主要指的是[X]和[Z]的位置和数量。...的设计有点像是在做语义相似度任务，X为原始Input句子，已知Y为正例，Z为负例，构造了如下形式的输入： X是[MASK]例？...Y为正例；Z为负例 这有点像是编程语言中的三目运算符，或者说相当于让模型比较X与Y、Z的语义相似度。这里我们自然而然会想问：Y、Z是如何挑选出来的？
SQL Prompt是一款拥有SQL智能提示功能和格式化Sql代码插件。可用于的SQL Server和VS。...SQL Prompt能根据数据库的对象名称，语法和用户编写的代码片段自动进行检索，智能的为用户提供唯一合适的代码选择。自动脚本设置为用户提供了简单的代码 易读性。...下载地址 软件使用方法如下： 1.解压软件压缩包内容 2.安装SQLPrompt_7.0.0.40.exe，一路Next直至安装完成 3.打开SQL Server 2008 R2在工具栏点击SQL Prompt...，进入注册界面 菜单路径：SQL_Prompt=>Help=>Manage License… 4.注册页面 5.打开SQL.Prompt.Keygen.exe并复制序列号到刚才的窗口 6.填入,然后要先断网
平台地址：http://prompt.ml/ 0....(1)> "> "> "onresize=prompt(1)> 1....(1) // Chrome prompt(1) // ES6 eval.call`${'prompt\x281)'}`...><svg/onload=prompt(1) 4....'; } } payload javascript:prompt(1)#{"action":1} vbscript:prompt(1)#{"action":1} 后面的 action 覆盖了，
这类template的定义我们在之前的《Prompt Learning——basic & 【EACL 2021】PET》中有举例过。
和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。...核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。 固定LM微调Prompt的范式有以下几个优点 性价比高！...微调参数少，冻结LM只微调prompt部分的参数 无人工参与！无需人工设计prompt模板，依赖模型微调即可 多任务共享模型！因为LM被冻结，只需训练针对不同任务的prompt即可。...实际可能是相关离散prompt词的聚合语义 当连续prompt较长（len=100）, 存在多个prompt token的KNN相同：个人认为这和prefix-tuning使用MLP那里我的猜测相似，prompt...这样更新prompt就是对应更新整个lstm+MLP部分的Prompt Encoder。
sql prompt格式设置。 格式前： 格式后：
---- 概念 prompt 是给预训练语言模型 的一个线索/提示，更好的理解 人类的问题。...面向大模型，和日常沟通使用的语言有很大区别. prompt像说明书，精确而又全面描述需求，写满了详细性能指标参数。...把具体需求转述成为机器高效理解的优质prompt，是一件反直觉、反人性的事情 prompt基本结构 先描述这个任务，然后说明需要怎样的输出，最后跟上需要处理的内容。...三个构成： [任务描述] [输出格式] [用户输入] 如何编写prompt 由三个主要元素组成： 任务：对提示要求模型生成的内容进行清晰而简洁的陈述。 指令：在生成文本时模型应遵循的指令。...：GPT会自动调整语种、语调、风格，来适配这个群体 领域信息：补充相关领域信息，单独成段 更新版本：ChatGPT（3.5）可以读取链接 阐明动作：在段落尾部，说明要采取什么动作 附加信息：增加相关样例、
每周论文阅读笔记，来自于2023LARGE LANGUAGE MODELS ARE HUMAN-LEVEL PROMPT ENGINEERS code:https://github.com/keirp/...automatic_prompt_engineer 手写prompt确实很费脑筋，但其实本身大语言模型就是一个很好的自动prompt工具，APE文章提出自动prompt工程（Automatic Prompt...Engineer），利用语言模型+蒙特卡洛搜索 自动的寻找最优的Prompt样例，最终在多项任务的效果几乎达到人类水平。...2）利用语言模型对候选评分：以候选作为prompt，输出对应测试case的output，通过label验证。过滤掉得分太低的prompt候选。...后记：prompt工程分为soft prompts和natural language prompt，ChatGpt后的语言模型基本都是natural language prompt，本文也是后者。
提示中存在的问题 提示注入（Prompt Injection）：故意向L模型提供试图导致其忽略指令、造成伤害或行为与部署预期相反的输入。
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