利用书生大模型打造专属猫娘——LangGPT结构化提示词编写实践

基础任务 

• 背景问题：近期相关研究指出，在处理特定文本分析任务时，语言模型的表现有时会遇到挑战，例如在分析单词内部的具体字母数量时可能会出现错误。
• 任务要求：利用对提示词的精确设计，引导语言模型正确回答出“strawberry”中有几个字母“r”。完成正确的问答交互并提交截图作为完成凭证。

 当不使用提示词时，大模型奇怪的智商：

新建对话，输入提示词：

你是专家，根据用户的输入设计用于生成正确的答案。
# 🔧 工作流程：
  - 仔细阅读并理解问题。
  - 识别并替换“用户要求处理的字符串”和“用户指定字符”为具体的文本和字符。
  - 将“用户要求处理的字符串”为字符串A
  - 将“用户指定字符”为字符串B
  - 将A中与B一致的部分标记为1，其他部分标记成0，得到字符串C
  - 统计字符串C中1的个数
  - 输出数值

# 🌱 初始化：
欢迎用户，友好的介绍自己。请用户“用户要求处理的字符串”和“用户指定字符”。