[L1G3000]浦语提示词工程实践

最新推荐文章于 2026-01-08 23:29:03 发布
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#人工智能

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。
提示词:
你是一名专业的词频分析工程师，现在需要你以人类的视角计算并回答“strawberry”中有几个字母“r”
第9个位置也出现了r,你应该包含重复计算的结果
strawberry”中有几个字母“r”
结果截图:
在这里插入图片描述

浦语大模型

ice_521
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L1G3000 浦语提示词工程实践
m0_64954951的博客
12-06 973
综上所述，字母“r”在单词“strawberry”中出现了2次。Role：你是一个字母计数专家 Neglect：你在计数时会忽略掉单词的具体含义 Skills：你在计数时有独特的技巧 （1）首先，你会对单词中的所有字母进行编号，比如对“dad”一词，编号结果为[d-1，a-2，d-3] （2）然后，你会遍历整个字母串，记录目标字母的所有编号，比如对”dad“一词，d的编号有[d-1，d-3]（3）编号出现的次数总和就是目标字母出现的次数 Question：“strawberry”中有几个字母“r”
LangGPT结构化提示词编写实践（L1G3000 浦语提示词工程实践）
weixin_44737922的博客
10-29 1130
可以看到，不加提示词的话，题目的主题写成了英文subject，在严肃的商务邮件中加入了不严肃的icon，并且没设定截止日期，也没讲清楚这个发布会里的重要环节。不加提示词的生成结果很生硬，像是直接从英语翻译过来的，“希望这封邮件能在您繁忙的工作生活中给予您正面的感受”。可以看到，无提示的用词不正规、无标题组织、还出现了不明英文，落款处有很多不明词汇。主题是AI研究者获诺奖的可行性分析，最后生成的书也挺靠谱的。不加提示词的开头的主语是“我”，不适用于商务场合。无提示词的没有落款，子标题错标严重。
L1G3000浦语提示词工程实践
Awangjingaaa的博客
03-04 745
Prompt是一种用于指导以大语言模型为代表的生成式人工智能生成内容(文本、图像、视频等)的输入方式。它通常是一个简短的文本或问题，用于描述任务和要求。Prompt可以包含一些特定的关键词或短语，用于引导模型生成符合特定主题或风格的内容。例如，如果我们要生成一篇关于“人工智能”的文章，我们可以使用“人工智能”作为Prompt，让模型生成一篇关于人工智能的介绍、应用、发展等方面的文章。Prompt还可以包含一些特定的指令或要求，用于控制生成文本的语气、风格、长度等方面。
闯关 L1G3000 浦语提示词工程实践
leochen0817的专栏
11-12 182
InternLM Camp4 L1G3000 浦语提示词工程实践
m0_67222720的博客
11-29 420
下面我们让大模型根据以下要求生成一篇通知：请你生成一篇主题是关于甲乙工程队分别从A、B两地协同修建A-B桥的通知，要求甲乙在2025年12月31号之前完成施工，且甲乙各自建设桥梁的里程不得少于总工程里程的1/3。LangGPT 是一个帮助你编写高质量提示词的工具，理论基础是我们提出的一套模块化、标准化的提示词编写方法论——结构化提示词。利用下面的提示词引导InternLM扮演提示词生成助手，自动化地生成符合最佳实践的结构化提示词。利用1中提到的自主化提示词生成助手，我们让他生成公文写作助手的提示词。
基础岛：L1G3000 浦语提示词工程实践
m0_60495391的博客
11-30 170
基础岛：第3关 L1G3000 浦语提示词工程实践 - 知乎 (zhihu.com)
第3关 L1G3000 浦语提示词工程实践
HHU_Zj的博客
11-26 233
引导大模型输出正确结果。
书生大模型：L1G3000 浦语提示词工程实践
qq_46268149的博客
12-20 212
任选下面其中1个任务基于LangGPT格式编写提示词 (**优秀学员最少编写两组**)，使用[书生·浦语大模型](https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/suggestion) 进行对话评测。- 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”。- 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。参考答案 （能正确得到答案 3 即可）
书生浦语第3关 L1G3000 浦语提示词工程实践
qq_51046480的博客
12-18 274
只考虑字母字符，不包括空格、数字和标点符号。字母大小写不敏感（即大写和小写字母算作同一个字母）。我将给你一个单词，并指定你要统计的字母。请返回每个单词中该字母的出现次数。其中“字母”是指定的字母，“次数”是该字母在该单词中出现的次数。只需统计指定字母在单词中的出现次数，确保字母大小写不敏感。你是一名语言学专家，擅长统计单词中特定字母的出现次数。你需要统计单词中某个字母的出现次数，并给出准确的数字。如果你理解了，请询问我单词。
书生大模型实战营 L1G3000 浦语提示词工程实践
qq_42803347的博客
11-13 364
该通知详细描述了活动的目的（庆祝建校100周年）、活动内容（展示辉煌历程、表彰优秀学生、精彩表演）、时间（今天下午三点）、地点（操场）以及注意事项（准时到达、有序集合、遵守秩序、听从指挥）。这样的通知信息更全面、正式，能够确保所有学生了解活动的重要性和具体安排。基于LangGPT格式编写提示词，将不使用系统提示的书生浦语大模型作为 baseline 对比，提交的系统提示词要指导LLM表现出比baseline更高的性能。格式更规范了，更加亲切和个性化，强调了课程的重要性和价值，同时提供了详细的报名方式。
书生大模型实战营第四期-闯关挑战L1G3000 浦语提示词工程实践 任务记录
qq_39297910的博客
11-14 566
经过设计与调试，基于LangGPT格式编写了一套MBTI测试提示词，其中设定了工作流，以及给出了样例问题集，并鼓励模型尝试模仿泛化后提出测试问题，根据实际测验情况额外增加了一些限制。这组提示词对比我初期的尝试，成功防止大模型在计数中途将单词拼错的问题，并且能保障在默认设定有一定温度的情况下保持输出格式和输出结果稳定，同时提示词长度还比初期尝试缩短了一半。可以看到，大模型获得了逐一提出测试问题，并在最后分析得出结论并给出建议的能力，分析结果也相对较为准确。经过不断地调试，我最终试出了一组成功率极高的提示词。
【书生实战营】L1G3000 - LangGPT结构化提示词编写实践
ffffflk的博客
11-09 449
提示词工程实战
基于LangChain与RAG技术构建智能客服问答系统：完整实现指南
weixin_46244623的博客
01-08 613
本文介绍了基于LangChain框架和RAG技术的智能客服系统构建方法。该系统整合了Ollama本地语言模型服务和FAISS向量数据库，能够高效检索项目文档并生成准确回答。文章详细阐述了系统架构、核心组件及实现代码，包括知识库构建、文档检索和回答生成流程。该系统可显著提升客服效率，支持网络搜索、数学计算、节假日查询等多种功能，并提供了良好的可扩展性。通过本地部署Qwen2.5模型，实现了安全可靠的智能客服解决方案。
[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“
01-07 388
药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。
AI赋能金融科技，VisualProject引领项目管理新潮流
weixin_46916369的博客
01-06 405
金融科技项目管理迈入AI赋能新阶段，VisualProject引领智能化转型。随着金融科技竞争转向"体系化能力"，传统管理模式面临需求断层、资源失衡等痛点。维普时代推出的VisualProject通过AI深度融入项目全流程，实现智能需求解析、资源协同和风险预警，使招商银行等项目效率提升40%、延期率降至8%。该产品构建"数据驱动决策"体系，提供30余项核心指标分析，助力金融机构实现精准管理。未来，AI与项目管理的深度融合将持续推动金融科技高质量发展。
基于深度学习的刑事案件智能分类系统
最新发布
Python极客之家
01-08 518
本项目旨在开发一个基于深度学习的刑事案件智能分类系统，利用自然语言处理（NLP）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）技术，对案情描述文本进行自动分析和分类。该系统能够辅助公安机关快速识别案件类型（如刷单返利类、虚假网络投资理财类、冒充公检法类等），提高办案效率，为打击和预防犯罪提供智能化支持。
【金猿CIO展】上海康展物流有限公司董事长兼CIO王浩：AI驱动数智化转型——医药物流供应链的全链路革新之路
数据猿
01-04 731
未来，我们将继续聚焦技术创新与服务升级，深化人工智能、物联网等技术在全场景的应用，以更高效、更合规、更智能的供应链服务，助力大健康产业发展，致力于成为专业医药物流最佳服务商，与行业伙伴共同构建更具韧性与价值的供应链生态。：建立全链路透明服务体系，客户、委托方、康展物流、承运商派送商四方均可通过WEB端、移动端实时跟踪订单信息、物流状态、车辆位置与温度数据，实现发货通知、时效跟踪、回单状态查询、异常反馈等全流程可视化，变被动查询为主动感知。数智化转型的终极目标，是实现运营模式的升级与服务价值的重塑。
以 JoyAgent-JDGenie 项目为例：如何利用 AI Agent 高效学习开源框架
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01-05 998
本文以JoyAgent-JDGenie项目为例，介绍利用AI技术高效学习开源框架的方法。
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