Prompt Engineering 入门(一)

本文介绍了大语言模型(LLM)的基本概念,包括Prompt、Completion、Token和Model。Prompt是引导模型生成输出的指令,Completion是模型基于Prompt生成的文本,Token是自然语言处理中的最小语义单位,而Model则是执行任务的算法。通过OpenAI的API,开发者可以利用这些概念构建智能应用。文章还提到不同模型的特点,如达芬奇、巴贝奇、埃达和居里,适合不同的任务需求。

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什么是大语言模型(LLM)?

大语言模型 (LLM) 是一种基于Transformer的深度学习模型,可以处理大量的自然语言文本,并从中学习知识和语言规律,从而提高对自然语言的理解和生成能力。LLM可以用于各种自然语言处理 (NLP)任务,如文本生成、阅读理解、常识推理等,这些任务在传统的方法下很难实现。LLM还可以帮助开发人员构建更强大和更智能的应用程序,如聊天机器人、智能搜索引擎等。随着ChatGPT的火爆,LLM得到了很多关注。LLM的规模和性能在近年来不断提高,但也面临着训练和部署的挑战。本文将介绍OpenAI中的一些基本概念和 Prmpt的最佳实践,以及如何使用OpenAI来帮助开发人员构建更强大和更智能的应用程序。

基本概念

再开始之前,我们先来了解一下OpenAI的一些基本概念。

提示(Prompt)

Prompt是一种指令,它告诉人工智能模型要执行什么任务或生成什么样的输出。在机器学习和自然语言处理中,Prompt通常是一些文本或语言,被输入到训练好的模型中,用于指示模型生成一个相应的输出。Prompt可以是一个问题、一个句子或一段话,其作用是引导人工智能模型生成我们想要的文本类型和内容。

例如,在一个智能语音助手应用程序中,当用户说“今天天气如何?”时,应用程序将“今天天气如何?”作为Prompt输入到自然语言处理模型中,该模型将生成一个回答,比如“今天是晴天,最高气温将达到25度”。在这个例子中,Prompt是“今天天气如何?”

补全(Completion)

Completion是指机器学习模型在接收到一个Prompt后,根据训练数据和模型的权重参数生成的一段自动完成的文本。这个文本是基于Prompt的上下文和语义,由模型自动预测出来的。

例如,在之前的例子中,“今天天气如何?”做为Prompt输入到语言处理模型中。它可能会自动完成这句话,生成一个完整的回答,如“今天天气晴朗,最高气温将达到25度。” 这里的回答就是Compl

### 提示词工程简介 提示词工程(Prompt Engineering)是指设计和优化自然语言处理模型输入的过程,旨在使这些模型能够更有效地理解和生成人类可读的语言。通过精心构建的提示语句,可以引导AI系统按照预期的方式响应。 对于初学者而言,理解提示词工程的基础在于掌握几个核心原则: - **清晰度**:确保每个指令都是具体而明确的,减少歧义的可能性。 - **简洁性**:保持命令尽可能短小精悍,在传达必要信息的同时不增加额外负担。 - **上下文关联**:提供足够的背景资料帮助机器更好地解析意图并作出恰当反应[^1]。 ### 实践指南 为了实践上述理论,可以从简单的例子入手学习如何编写有效的提示词。比如想要让个基于Python的数据科学库执行特定任务时,可以通过如下方式构造请求: ```python import pandas as pd data = {'year': [2018, 2019], 'value': [10, 20]} df = pd.DataFrame(data) # 使用提示词来指导操作 instruction = """ Given this DataFrame `df`, please calculate the mean value. """ print(df.mean()) ``` 这里虽然没有直接应用复杂的NLP技术,但是已经体现了基本思路——即给出明确指示以便获得所需输出。 当涉及到更加复杂的应用场景如对话机器人开发或是图像识别等领域,则可能需要用到专门训练过的大型预训练模型来进行交互式的提示调优工作。 ### 工具推荐 针对希望深入研究此领域的人士来说,选择合适的工具至关重要。考虑到易用性和功能性的平衡,Vue生态中的某些组件或许能成为不错的选择之。例如`vue-form-wizard`提供了基于标签页的形式向导,简化了多步骤表单的设计流程;还有像`vue-stepper-component`这样的全自定义步进器部件支持Vuex状态管理且无外部依赖项,非常适合用来创建动态调整界面布局的应用程序[^2]。 尽管C/C++在底层编程方面占据重要地位,但对于大多数现代Web应用程序尤其是前端框架而言并非首选语言。因此建议专注于JavaScript/TypeScript以及相关生态系统内的资源和技术栈,这将有助于提高生产力并加快项目迭代速度[^3]。 最后值得注意的是,随着越来越多高质量开源项目的涌现,开发者们拥有了更多样化的选项去探索不同的实现路径。无论是用于后台服务端渲染还是跨平台移动客户端搭建等方面都有相应的解决方案可供参考[^4]。
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