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提示词工程是为大模型设计精确输入指令的过程#xff0c;确保模型输出符合预期。它涉及对需求的深度理解、场景分析和结构化的表达#xff0c;是AI应用的关键环节。
提示词构建过程
1.理解任务需求
2.构建有效提示词
3.评估提示词效果
4.持续迭代改进…提示词工程的概念
提示词工程是为大模型设计精确输入指令的过程确保模型输出符合预期。它涉及对需求的深度理解、场景分析和结构化的表达是AI应用的关键环节。
提示词构建过程
1.理解任务需求
2.构建有效提示词
3.评估提示词效果
4.持续迭代改进
构建提示词的技巧
1.直接提问零样本提示
不提供案列完全依靠大模型的理解和处理能力。适用于目标明确、问题简单、答案确定且唯一的场景。
遵循的原则简介、具体、详细上下文、避免歧义。
2.增加样本少样本提示
下面是一个增加样本的例子 添加样本的技巧精选代表性的样本、保证样本多样性、使用相似的内容和结构、让大语言模型生成样本。
分配角色
例子
限定输出风格和格式
这个很好理解就是限定输出的风格和输出的格式要求。
思维链提示CoT
CoT就是把一个复杂的问题拆解为多个简单的问题让大模型分步解决问题。
0样本思维链提示
例子
少样本思维链 提示词框架的概念
提示词框架可以包含以下任意要素
1.指令instruction:也就是表明要大模型做什么回答什么问题。
2.背景信息context:为大模型设置背景角色、任务背景等信息。
3.参考样本Examples
4.输入数据
5.输出指示output indicator指定输出的类型和格式
通用大模型和推理模型的区别
