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《深入浅出LLM基础篇》一大模型概念与发展 《深入浅出LLM基础篇》二大模型基础知识 《深入浅出LLM基础篇》三大模型结构分类 《深入浅出LLM基础篇》四主流大模型分类介绍 《深入浅出LLM基础篇》五Propmt工程优化
《深入浅出LLM基础篇》五Propmt工程优化 导读本篇为《《深入浅出LLM基础篇》五Propmt工程优化主要讨论各自Propmt优化的tips与效果差进行对比展示。由于 OpenAI模型的训练方式特定的提示格式效果特别好可以产生更有用的模型输出。OpenAI 的官方提示工程指南通常是提示技巧的最佳起点大家有好的也可以在评论区交流学习。 注本文参考 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践
下面开始正式介绍一些效果很好的提示格式但您可以随意探索不同的格式它们可能更适合您的任务。 经验法则和示例
注意“ {此处输入文本} ”是实际文本/上下文的占位符
1.使用最新模型
为了获得最佳效果我们通常建议使用最新、性能最强的模型。较新的模型往往更容易提示工程师。
2. 将指令放在提示符的开头并使用###或“”将指令和上下文分开
效果较差❌ 将下面的文字总结为最重要的要点列表。
{在此处输入文本}
更好✅ 将下面的文字总结为最重要的要点列表。
文字“” {在此处输入文本} “”
3. 尽可能具体、详细地描述所需的背景、结果、长度、格式、风格等
具体说明背景、结果、长度、格式、风格等
效果较差❌ 写一首关于 OpenAI 的诗。
更好✅ 以{著名诗人}的风格写一首关于 OpenAI 的简短励志诗重点介绍最近的 DALL-E 产品发布DALL-E 是一个文本到图像的 ML 模型
4. 通过示例阐明所需的输出格式
效果较差❌ 提取以下文本中提到的实体。提取以下 4 种实体类型公司名称、人名、特定主题和主题。
文本{text} 展示并说明 - 当展示特定格式要求时模型会做出更好的响应。这也使得以编程方式可靠地解析多个输出变得更加容易。
更好✅ 提取下面文本中提到的重要实体。首先提取所有公司名称然后提取所有人名然后提取符合内容的特定主题最后提取一般的总体主题
所需格式 公司名称comma_separated_list_of_company_names 人名-||- 特定主题-||- 一般主题-||-
文本{text}
5. 从零样本开始然后是少样本都不起作用然后进行微调
✅ Zero shot 从以下文本中提取关键字。
文本{text}
关键字
✅ 小样本few shots - 提供几个示例 从下面相应的文本中提取关键词。
文本 1Stripe 提供 APIWeb 开发人员可以使用这些 API 将支付处理集成到他们的网站和移动应用程序中。 关键词 1Stripe、支付处理、API、Web 开发人员、网站、移动应用程序 文本 2OpenAI 训练了非常擅长理解和生成文本的尖端语言模型。我们的 API 提供对这些模型的访问可用于解决几乎任何涉及处理语言的任务。 关键词 2OpenAI、语言模型、文本处理、API。 文本 3{text} 关键词 3
✅微调在此处查看微调最佳实践。
6. 减少“空洞”和不精确的描述
效果较差❌ 该产品的描述应该比较简短只有几句话不要太多。
更好✅ 使用3到5个句子的段落来描述该产品。
7. 不要只说不该做什么而要说该做什么
效果较差❌ 以下是代理与客户之间的对话。请勿询问用户名或密码。请勿重复。
客户我无法登录我的帐户。 代理
更好✅ 以下是代理与客户之间的对话。代理将尝试诊断问题并提出解决方案同时避免询问任何与 PII 相关的问题。不要询问 PII例如用户名或密码而是让用户参考帮助文章 www.samplewebsite.com/help/faq
客户我无法登录我的帐户。 代理
8. 代码生成专用 - 使用“引导词”推动模型向特定模式发展
效果较差❌
编写一个简单的 Python 函数
询问我一个英里数将英里转换为公里
在下面的代码示例中添加“ import ”提示模型应该开始用 Python 编写。类似地“ SELECT ”是 SQL 语句开头的一个很好的提示。
更好✅
编写一个简单的 Python 函数
询问我一个英里数将英里转换为公里
import
9. 使用“生成任何内容”功能
可以使用“生成任何内容”功能来描述任务或预期的自然语言输出并接收定制的提示。
参数
通常我们发现model和是改变模型输出最常用的参数。temperature
model-性能更高的型号通常更昂贵并且可能具有更高的延迟。temperature-衡量模型输出不太可能的标记的频率。 越高temperature输出越随机通常越有创意。 但是这与“真实性”不同。 对于大多数事实用例例如数据提取和真实的问答temperature0 是最好的。max_tokens最大长度 - 不控制输出的长度而是对 token 生成的硬性截止限制。理想情况下您不会经常达到此限制因为您的模型会在它认为完成时或达到您定义的停止序列时停止。stop停止序列 - 一组字符标记当生成时将导致文本生成停止。 其他参数说明请参见API参考。
propmt参考学习资料
https://learnprompting.org/zh-Hans/docs/introduction
