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免责声明~ 任何文章不要过度深思! 万事万物都经不起审视,因为世上没有同样的成长环境,也没有同样的认知水平,更「没有适用于所有人的解决方案」; 不要急着评判文章列出的观点,只需代入其中,适度审视一番自己即可,能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。 怎么想、怎么做,全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」
1 Prompt
Prompt 可理解为指导AI模型生成特定类型、主题或格式内容的文本。
NLP中,Prompt 通常由一个问题或任务描述组成,如“给我写一篇有关RAG的文章”,这句话就是Prompt。
Prompt赋予LLM小样本甚至零样本学习的能力:
LLM能力本质上说是续写,通过编写更好的prompt来指导模型,并因此获得更好的结果:
无具体指令,模型只会续写。输出结果可能出人意料或远高于任务要求:
告知模型去完善句子,因此输出结果和最初输入完全符合。Prompt Engineering就是探讨如何设计最佳Prompt,用于指导LLM高效完成某项任务。
2 Prompt的进阶技巧CoT
Chain of Thought,让模型输出更多的上下文与思考过程,提升模型输出下一个token的准确率。
把解决问题的思路分成多步,引导模型分步执行
LLM通常都会有代码数据,prompt代码化进一步提升模型的推理能力。
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