大模型-提示工程
知识框架
内容详介
大语言模型（Large Language Models）
分为两种：基础大预言模型（Base LLM）、指令微调大语言模型（Instruction Tuned LLM）。
基础大预言模型：基于训练数据的统计概率，给出上文预测下文
指令微调大语言模型：使用RLHF（Reinforcement Learning Human Feedback）技术微调，让模型根据命令给出回答
示例：给出问题-法国的首都在哪里？
回答：
- 基础大预言模型：法国最大的城市是什么？
- 指令微调大语言模型：法国的首都在巴黎
ChatGPT提问的原则
原则1：编写具体清晰的指令
原则2：给ChatGPT思考的时间
原则1
有如下的4个技巧：
1）使用分割符
三个引号"""、三个反斜杠、三个横杠---、尖括号<>、XML标签<tag></tag>
2）要求模型给出结构化输出
输出JSON格式
输出HTML格式
3）检查条件是否满足
告诉ChatGPT边界条件，以及此时应该如何处理
4）给出示例（Few-shot prompting）
给出一两个例子，让ChatGPT学习如何回答
原则2
有如下的4个技巧：
1）让ChatGPT按照步骤给出思考过程：给出实现步骤
2）让ChatGPT给出结论之前先自己思考一下
提示工程的循环迭代
迭代过程
ChatGPT的使用举例
1、总结：给定文本按照要求总结
2、推断：情感识别、推断对话讨论的主题
3、转换：多语种翻译、拼写和语法检查和改写
4、扩展：按照要求续写、创作
5、聊天机器人
ChatGPT接口的重要参数
1、Temperature
取值为0～1，决定ChatGPT回答的随机性
2、Role
ChatGPT在处理信息时候的权重：System < Assistant < User
System：系统预置的信息，就像在ChatGPT耳边不断低语，通常用户不可见
Assistant：ChatGPT回复的信息
User：用户发送的信息
结尾
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