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【大模型】prompt实践总结

文章目录

  • 怎么才算是好的prompt
  • 设计准则
    • 基本原则
    • 精炼原则(奥卡姆剃刀准则)
    • 具体原则
  • 真实操作技巧
    • 指定角色
    • 增加fewshots
    • 列表化
    • 代码化
    • 强调需求
    • 真实迭代
    • 大模型优化
      • 情形
        • 任务的定义和评估标准似乎可以再明确一下
        • 出现了一些之前没有考虑过的特殊情况,可以重新组织语言优化Prompt来处理这些特殊情况
  • 大模型prompt引理 一对一效应
    • 编写prompt的万能模板
  • 任务
  • 要求
  • 知识
      • langgpt
      • 四步走
  • 百度总结: prompt 编写技巧

怎么才算是好的prompt

自己读起来顺口

设计准则

基本原则

Prompt应当和大模型的高质量训练数据分布尽可能一致

精炼原则(奥卡姆剃刀准则)

如无必要,勿增实体。指令约束应该逐步添加到Prompt中,保证每一条约束都与任务需求本身息息相关,
每一条约束的加入都会对生成的结果产生显著的影响,避免任何冗余的指令约束。
当Prompt内容过于丰富时,模型并不一定会完全遵循每一条指令约束,因此每一条指令的表述应当越精炼越好

具体原则

形容词尽可能描述准确某个名词。例如,
(bad case)你是一个人工智能助手
(good case)你是一个医疗领域的人工智能助手

真实操作技巧

指定角色

指定模型扮演的角色/身份可以帮助模型更好地定位答复的内容与风格,虽然让模型扮演指定的角色并非是一个总是有效的trick,
但在某些任务需求难以准确描述的任务上,有可能会取得意想不到的效果。

增加fewshots

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