用DW做的网站怎么弄成链接,学校的网站的代码模板,长春网站建设加q479185700,合肥网站排名优化公司简介 提升工程是什么 提示工程#xff08;Prompt Engineering#xff09;是人工智能领域中的一个概念#xff0c;特别是在自然语言处理#xff08;NLP#xff09;领域中。它是一种通过设计和优化输入提示来提高AI模型表现的方法。 对于基于转换器的大型语言模型#x…简介 提升工程是什么 提示工程Prompt Engineering是人工智能领域中的一个概念特别是在自然语言处理NLP领域中。它是一种通过设计和优化输入提示来提高AI模型表现的方法。 对于基于转换器的大型语言模型如OpenAI的GPT系列输入提示在提高模型理解、回答问题、生成有用输出等方面具有关键作用。简单来说提示工程就是研究如何构建更好的问题或指令从而引导AI模型生成更有价值的回答。 提示工程主要包含以下几个方面的内容 问题构建以清晰、简洁的方式表述问题明确需要的答案类型。上下文引导提供必要的上下文信息帮助模型理解问题的背景和目标。间接引导使用间接的指令引导模型以特定的方式回答问题。分步引导将复杂问题拆分成多个简单问题逐步引导模型生成答案。 此外提示工程还可以从大型的“冻结”预训练语言模型开始工作其中只学习了提示的表示方法即所谓的“前缀调整prefix-tuning”或“提示调整prompt tuning”。 为什么要学提示工程 我们使用AI本身来回答这个问题 正常回答 代入研发角色身份回答 带入产品经理角度回答 从上面可以看到使用不同的提问方式回答的内容已经不一样了。如何引导回答怎么提问都是有技巧的 学会提示工程是 AGI 时代的基本技能 学习提示工程 基础了解 理解人工智能和机器学习了解基本的AI和ML概念特别是自然语言处理NLP。 研究提示工程的原理学习如何通过精确的语言提示来指导和优化AI模型的响应。 实践操作 实验与模型使用不同的AI模型进行实验理解不同提示对输出的影响。 案例分析研究成功的提示工程案例分析为何有效。 深入研究 高级技巧学习高级提示策略如使用元语言、条件语句等。 模型内部机制探索AI模型如何解析和响应提示。 不断迭代 实时反馈持续收集用户反馈了解提示的效果。 调整和优化根据反馈不断调整提示策略。 跨学科学习 心理学和语言学理解人类如何解释和使用语言这可以帮助设计更自然、更有效的提示。 行业知识了解特定行业的术语和需求以创建更具针对性的提示。 核心要素 精确性准确地传达意图是关键。提示需要精确地指导AI避免歧义。 创造性在设计提示时创造性思维可以帮助产生更有趣、更有洞察力的输出。 用户理解了解目标用户的需求和行为模式以便设计符合他们期望的提示。 适应性随着技术和用户需求的发展提示策略也需要适应性地调整。 跨学科知识结合心理学、语言学、技术等多个领域的知识以创建更有效的提示。 测试和反馈持续测试和评估提示的效果并根据反馈进行调整。 如何使用 非研发人员的使用 通过界面操作如百度的文心一言、openAI的ChatGPT等使用方式主要是构建指令指令包含下面几个内容会有好的效果 角色给 AI 定义一个最匹配任务的角色比如「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」指示对任务进行描述上下文给出与任务相关的其它背景信息尤其在多轮交互中例子必要时给出举例学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning实践证明其对输出正确性有很大帮助输入任务的输入信息在提示词中明确的标识出输入输出输出的格式描述以便后继模块自动解析模型的输出结果比如JSON、XML 研发人员 通过代码编程将业务与AI结合固化一套 Prompt 到程序中成为系统功能的一部分比如公司知识库问答、AI客服等后续也将依照这个思路编写一些文章完成一些DEMO示例 总结 本次文章没有代码相关内容主要是将介绍一些基本概念以及梳理后续如何开展的思路