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一、Prompt(提示词)
Prompt的核心要素包括:明确的任务指示、相关上下文、示例参考、用户输入以及具体的输出要求。
指示(Instructions):想要模型执行的特定任务或指令。
上下文(Context):包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。
例子(Examples):通过给出具体示例来展示期望的输出格式或风格。
输入(Input):用户输入的内容或问题。
输出(Output):指定输出的类型或格式。
Prompt:指令:请撰写一段关于“未来科技”的描述。输入数据:无特定输入数据,直接基于主题创作。输出指示:生成一段约100字的文本,要求内容富有想象力且积极向上。开始你的创作:
二、In-context Learning(上下文学习)
Zero-shot Learning:不给GPT任何样例,仅通过自然语言指令来指导模型完成任务。
假设你有一个任务,需要将文本分类为三种情感之一:正面,负面或中性。 文本:我认为这次假期还可以。情感倾向标签(选择一个):正面、负面、中性
One-shot Learning:给GPT一个任务示例,模型根据这个示例来理解任务并生成输出。
Few-shot Learning:给GPT多个任务示例,模型通过这些示例来更好地理解任务并生成输出。
假设你有一个任务,需要将文本分类为三种情感之一:正面,负面或中性。示例 1: 文本:“我度过了一个非常愉快的周末!” 情感倾向标签:正面示例 2: 文本:“这部电影太令人失望了。” 情感倾向标签:负面示例 3: 文本:“今天的天气和昨天一样。” 情感倾向标签:中性现在,请根据你从上述示例中学到的知识,对以下文本进行情感分类:文本:“我认为这次假期还可以。”情感倾向标签(选择一个):正面、负面、中性
三、Chain-of-Thought(思维链)
Chain-of-Thought
Zero-Shot CoT:在没有示例的情况下,仅仅在指令中添加一行经典的“Let’s think step by step”,就可以激发大模型的推理能力,生成一个回答问题的思维链。
Few-Shot CoT:通过提供几个包含问题、推理过程与答案的示例,让模型学会如何逐步分解问题并进行推理。这种方式需要少量的示例来引导模型,但通常能够获得更好的效果。
Few-Shot CoT
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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