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做网站托管的好处,oa办公系统开发,物流公司网站方案,apple官网一、什么是Prompt Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。给AI一组Prompt输入#xff0c;用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词#xff0c;或任何其他形式文本#xff0c;用于引导模型产生特定内容的响应。 根…一、什么是PromptPrompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。给AI一组Prompt输入用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词或任何其他形式文本用于引导模型产生特定内容的响应。根据可解释性、交互方式和应用领域三个方面可对Prompt 进行分类。可解释性分类硬提示和软提示硬提示hard prompt 是手工制作的、预定义的带有离散输入标记的文本或者文本模板。在很大程度上是静态的一种硬编码的提示它指示代理(Agent或模型)执行哪些操作。一般来说模板包括: 定义了可以访问哪些工具何时应该调用这些工具以及一般的用户输入。软提示soft prompt 是在提示调优过程中创建的,不能在文本中查看和编辑其包含一个嵌入或一串数字代表从大模型中获得的知识。软提示可以替代额外的训练数据。交互方式分类在线提示和离线提示在线提示Online prompt 是在与模型的实时互动中提供的提示通常用于即时的交互式应用。用户可以逐步输入、编辑或更改提示在在线聊天、语音助手、实时问题回答等应用中常见。离线提示Offline prompt 是预先准备好的提示通常在用户与模型的实际互动之前创建。在离线文本生成、文章写作、大规模数据处理等应用中常见。应用领域分类以下是一些常见的类别•Information Retrieval (信息检索): 这些 prompt 用于从模型中检索特定信息如回答问题、提供事实或解释概念。•Text Generation (文本生成):用于指导模型生成文本可能是文章、故事、评论等。•Translation (翻译):用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。•Sentiment Analysis (情感分析):用于评估文本的情感倾向如正面、负面或中性。•Programming and Code Generation (编程和代码生成):用于生成计算机程序代码或解决编程问题。•Conversation (对话):用于模拟对话或聊天并回应用户提出的问题或评论。•Task-Specific (特定任务):针对特定应用或任务如制定旅行计划、编写营销文案、生成报告等。•Custom Applications (自定义应用):针对特定领域或自定义应用具体用途由用户定义。二、Prompt 的一般要素一个Prompt 基本包含6个要素任务上下文示例角色格式和语气而且这些要素是按重要性降序排列的。示例3个月训练计划任务生成一份个性化3个月体能训练计划每周5天包含力量、有氧和柔韧性训练上下文目标是减重8公斤并提升马拉松完赛能力。我是一名32岁男性身高175cm体重78公斤有基础健身经验但膝盖曾受伤。每周可支配训练时间约6小时家中有一对哑铃和跑步机示例第1-4周基础期- 周一上肢力量俯卧撑3组×12次哑铃划船3组×15次 拉伸15分钟- 周三有氧慢跑30分钟心率140-150次/分- 周五核心训练平板支撑3组×60秒 瑜伽20分钟...角色专业运动教练擅长伤病预防和个性化方案设计格式Markdown表格列包括周期/周次、“训练日”、“训练内容”、“强度(RPE)”、“注意事项”语气专业但鼓励强调循序渐进和安全第一1. 任务任务描述是由动词引导例如generate, drive, write, analyze等而且需要明确任务目标。例如2. 上下文一般描述背景信息希望结果是什么样子以及处于怎样的环境中例如3. 示例在提示中包含例子能产生更高质量的答案。 例如4. 角色希望AI所扮演的角色。例如5. 格式比如希望得到要点、段落、标记、代码块等格式。6. 语气如音调类型。在这6个要素中任务是必须的上下文和示例非常重要而且最好也要有角色、格式和语气。下面是一个电子邮件示例任务 (Task)撰写一封邮件向CEO汇报Apple Car预售成绩上下文 (Context)你是苹果高级产品营销经理Apple Car与特斯拉合作发布预售量12,000台超目标200%收件人是Tim Cook示例 (Exemplar)必须包含tl;dr摘要、项目背景、量化业务结果、致谢产品/工程团队角色 (Persona)苹果高级产品营销经理格式 (Format)一封邮件语气 (Tone)清晰简洁自信且友好三、Prompt 的工作原理在理解Prompt工作原理之前需要理解大模型是如何生成文本的。例如假设想让“Paris is the city…”这句话继续写下去。如下图先把输入语句通过分词器转为向量表示然后给到LLMLLM根据学习到的词库数据预测下一个单词的逻辑值逻辑值通过函数变换为概率值最后根据选择策略选出合适的单词。其中token表示词元(可以简单理解为某个单词或字符的向量表示)logits表示逻辑值(可以理解为token的逻辑值)logits可以使用softmax函数转换生成token的概率也就是把logits利用softmax变为概率值用来表示某个token出现的概率。假设选择top 5的输出token如下Paris is the city of love.Paris is the city that never sleeps.Paris is the city where art and culture flourish.Paris is the city with iconic landmarks.Paris is the city in which history has a unique charm.然后 有不同的策略来选择token。贪婪采样 (greedy sampling)简单来说贪婪采样的模型在每一步都选择概率最高的词语并基于选择的词语继续生成文本。如示例中生成的输出可能是Paris is the city of the future.束搜索 (Beam Search)在beam搜索中模型假设一组最有可能的前“k”个token这组k个token被称为“beam”。模型通过为每个token生成可能的序列并通过扩展每个beam在文本生成的每个步骤中跟踪它们的概率来生成可能的序列直到达到生成文本的所需长度或者每个beam遇到一个“终止”标记。模型会从所有beam中选择具有最高整体概率的序列作为最终输出。从算法的角度来看创建beam就是扩展一个k叉树。在创建beam之后选择具有最高整体概率的分支作为最终输出。示例中生成的输出可能是Paris is the city of history and culture.随机采样 (probability sampling)简单来说就是通过选择一个随机值并将其映射到所选的词汇来选择下一个词。可以将其想象为旋转轮盘每个词汇的区域由其概率决定。概率越高选中该词的机会越大。带温度的随机采样 (ramdom sampling with temperature)一般使用softmax函数将logit转换为概率。在这个时候为随机采样引入了温度参数(一种影响文本生成随机性的超参数)。在引入温度之后与典型的softmax不同于分母除以了温度T。温度越高趋向1输出结果会更加多样化而温度越低趋向0输出结果则更加集中并更具确定性。当T 1的时候演变为最初使用的softmax函数。TopK采样 (Top-k sampling)只对前k个token进行温度下的随机抽样。TopP采样 (Top-P sampling)top-p采样不是指定一个固定的“k”个令牌数而是使用一个概率阈值“p”。该阈值代表希望在采样中包括的累积概率。模型在每个步骤中计算所有可能令牌的概率然后按照降序的方式对它们进行排序直到它们的概率之和超过指定的阈值。top-p采样的优势在于它允许根据上下文进行更动态和自适应的标记选择。每步选择的标记数量可以根据该上下文中token的概率而变化这可以产生更多样化和更高质量的输出。Prompt 工作机制在预训练语言模型中解码策略对于文本生成非常重要。有多种方法来定义概率又有多种方法来使用这些概率。温度控制了解码过程中token选择的随机性。较高的温度增强了创造力而较低的温度则关注连贯性和结构。Prompt 的本质是语义特征的显式表达 Prompt 的工作机制很可能只是影响大模型所选择生成文本token的概率。由于大模型在很大程度上是一个黑盒子其涌现特性具有难解释性而海量的数据关系很难抽象出确定性的特征只能是概率性结果。用户的需求千变万化并且对于需求的表达更是极具多样性。因此 Prompt 在某些限定领域才存在一些通用的表达方式。什么是提示工程提示工程Prompt Engingering是指如何与 LLM 通信的方法以引导其行为向所期望的结果而无需更新模型权重。提示工程关注提示词的开发和优化帮助用户将大模型用于各场景和研究领域。提示工程包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性也可以赋能大语言模型比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。提示工程Prompt Engingeering基本方式1、Zero-shot Prompting即没有任何示例说明所需(期望)的输出。例如可以向模型提供一个句子并期望它输出该句子的情感- Prompt: Classify the text into neutral, negative, or positive.- Text: I think the vacation is okay.- Output: Neutral2、Few-shot Prompting是提供给模型少量高质量的示例这些示例包括目标任务的输入和期望输出。few-shot 通过在提示中提供演示来指导模型执行任务。示例- Prompt: A whatpu is a small, furry animal native to Tanzania.An example of a sentence that uses the word whatpu is:We were traveling in Africa and we saw these very cute whatpus.3、instruction Prompting指令提示旨在向模型提供指令提示示例。指令提示使用任务说明输入真实输出元组对预训练模型进行微调以使模型更好地与用户意图对齐并遵循说明。示例- Prompt: Define Onomatopoeia in one sentence.- Output: Onomatopoeia is the use of words that imitate or suggest the natural sound of a thing or action.Prompt Engingeering的组合方式主要包括思维链CoT 和 递归提示 Recursive Prompting等。1、Chain-of-Thought Prompting CoTCoT提示生成一系列短句即被称为推理链的句子。这些句子描述了逐步推理逻辑导致最终答案对于复杂推理的任务和较大的模型可获得更多的好处。常见的两种基本CoT提示包括Few-shot CoT 和 Zero-Shot CoT。Few-shot CoT 允许模型查看一些高质量推理链的演示。例子Zero-shot CoT在提示中添加了“让我们逐步思考”有助于提高模型性能。例子Prompt:I went to the market and bought 10 apples. I gave 2 apples to the neighbor and 2 to the repairman. I then went and bought 5 more apples and ate 1. How many apples did I remain with?- **Lets think step by step.**Output:- First, you started with 10 apples.-You gave away 2 apples to the neighbor and 2 to the repairman, so you had 6 apples left.-Then you bought 5 more apples, so now you had 11 apples.-Finally, you ate 1 apple, so you would remain with 10 apples.2、 Recursive Prompting递归提示可以使用少量提示方法将复杂问题分解为子问题然后顺序解决提取的子问题使用前一个子问题的解决方案来回答下一个子问题。这种方法可以用于数学问题或问答等任务其中语言模型需要能够将复杂问题分解为更小、更易管理的部分以得出解决方案。例如Calculate the product of the length and width:prompt: What is the product of 8 and 6?answer: 48Substitute the given values for length and width into the equation:prompt: What is the area of a rectangle with length 8 and width 6?answer: The area of a rectangle with length 8 and width 6 is 48.recursive prompting 的更多示例 如下3、思维树Tree of Thought思维树Tree of Thought通过探索每一步的多种推理可能性来扩展 CoT。首先将问题分解为多个思维步骤并在每个步骤中生成多个思维实质上是创建一个树形结构。搜索过程可以是广度优先过程或深度优先的过程而每个节点的评估分类器可以通过Prompt提示的方式完成。4、自动提示设计一般而言Prompt 相当于一系列前缀令牌它们增加了在给定输入时获得所需输出的概率。因此可以将它们视为可训练的参数并通过梯度下降法直接在嵌入空间上对它们进行优化例如 AutoPrompt Prefix-Tuning P 微调和 Prompt-Tuning从自动提示到提示微调的趋势是设置的逐渐简化。自动提示工程(APE)是一种在模型生成的Prompt候选集中搜索的方法然后根据选择的得分函数过滤候选集以最终选择得分最高的最佳候选提示。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课