prompt就是提示工程的意思。在大型语言模型中,"prompt"(提示)指的是用户提供给模型的输入文本或指令,用来指导模型生成相应的输出。Prompt在与模型交互时起着至关紧张的作用,它影响着模型的明白、回答的正确性和内容的创造性。以下是prompt在大模型中的紧张含义和作用:
a. 指导模型生成:Prompt提供了模型生成回复或输出所需的初始信息和方向。它可以包含题目、指令、关键词或上下文信息,帮助模型明白用户的意图和需要,并基于此进行相应的生成。
b. 上下文明白:通过prompt,模型能够了解当前对话或使命的上下文。这对于确保模型生成与用户盼望相关和连贯的回复至关紧张,特殊是在长期交互或多轮对话中。 c.回答正确性:一个清晰和详细的prompt通常会导致更正确的回答。如果prompt形貌清晰用户的题目或需求,模型就能更容易地提供符合预期的信息或办理方案。 d.生成多样性:尽管prompt为模型提供了指导,但它并不限定模型的创造性和输出的多样性。合适的prompt可以在保持正确性的同时,引发模型产生新颖或非显而易见的解答。
e. 使命定向:在一些应用场景中,prompt可以具体指定模型需要执行的使命或生成的类型,如回答题目、提供建议、形貌情景等。这种指导有助于确保模型输出与特定使命或应用的需求相符。
f. 语言风格和格式:通过prompt,用户可以设定盼望的语言风格、回答的结构或特定的信息格式。这对于确保模型输出的整体质量和用户体验至关紧张。
总之,prompt在大型语言模型中充当了用户与模型之间交互的桥梁和指南,对于影响模型输出的正确性、相关性和多样性起着关键作用。有效地构建和使用prompt可以明显提高模型的实用性和相应本领。
1.2原则
在处理大型语言模型中的prompt时,有几个原则是通常被思量和遵循的: a.清晰和简便的指导:prompt应该明确表达用户的需求大概题目,避免含糊或多义的形貌,以确保模型能够明白并提供相关和正确的回答。
b. 上下文的引导:如果题目或需求涉及到特定的背景或上下文,prompt应该包含必要的信息来帮助模型明白,好比相关的关键词或相关信息。
c. 具体的指令:prompt中应包含具体的指令或题目,以便模型知道用户盼望的输出类型和格式。例如,扣问一个城市的旅游景点时,可以明确指定需要景点名称、活动建议或交通讯息等。 d.避免过度指导:固然提供一些上下文和指导是有益的,但避免过度指导或提供过多细节,以免限定模型的创造性和回答的多样性。
e. 语言简便明了:使用清晰、简便和天然的语言编写prompt,以便模型能够轻松明白和处理。 f.测试和调整:在实际应用中,对prompt进行测试和调整是很紧张的,以确保模型能够按预期工作,并且能够有效地处理各种输入。
这些原则有助于确保大型语言模型能够在与用户的交互中表现出高效、正确和有创意的特性。
总之:prompt就是一个起点,给大模型一个提示、引导和规范的作用。
1.3使用技巧
a.分隔符
eg:给出一段话并要求 GPT 进行总结,在该示例中我们使用 ``` 来作为分隔符。
from tool import get_completion
text = """您应该提供尽可能清晰、具体的指示,以表达您希望模型执行的任务。这将引导模型朝向所