如何撰写高质量大预言模型提示词(Prompt)

怎么写大模型的提示词(prompts):任何人都需要掌握的查询技能 在这个AI技术飞速发展的新时代,提示词工程成为了连接人类与智能设备的关键桥梁。本文详细介绍了提示词工程的概念、重要性以及在提升人工智能模型交互中的核心作用。通过分析GPT的提示词生成方法、探索ICIO和CRISPE等主要框架,以及讨论OpenAI的官方策略,本文旨在为读者提供一个全面的了解和应用提示词工程的指南。同时,文章还指出了提示词工程的局限性,并提供了资源汇总,助力读者在新时代中不落后,更有效地利用AI技术。 阅读详情

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在当今人工智能技术飞速发展的时代,大型语言模型已经成为各行业不可或缺的工具。它们可以帮助我们完成从创作写作到数据分析等多种复杂任务。然而,要充分发挥这些模型的能力,写出恰当且高效的提示词是关键所在。

提示词的质量直接决定了模型输出的质量和相关性。一个优秀的提示词应当具备明确的目标导向性,提供充足的背景信息,使用清晰准确的指令语言,注意整体长度的把控,并在必要时分步指导。与此同时,提示词的撰写也需要不断的测试和迭代,以确保输出符合预期。

1.明确目标 在撰写提示词之前,你需要明确自己的目标是什么。是想让模型生成一篇文章?还是解决一个数学问题?抑或只是单纯地回答一个问题?明确目标有助于为后续提示词的撰写指明方向。

✅ 正确示例:“请生成一篇650字左右的旅行博客,介绍去夏威夷自由行的经历和体会。”

❌ 错误示例:“写一些关于旅行的内容。”

2.给出足够信息 高质量的提示词应当为模型提供充足的背景信息和上下文。这样模型才能更好地理解你的需求,并产生相关的输出。例如,如果你希望模型生成一篇旅游指南,就需要提供目的地、旅游季节、旅行方式等具体信息。

✅ 正确示例:“我打算明年4月份和家人自驾去黄石国家公园,希望你能提供一份包含了必去景点、美食推荐、注意事项等内容的详细旅游攻略。”

❌ 错误示例:“写一份关于黄石国家公园的旅游指南。”

3.使用明确指令 在提示词中使用清晰明了的指令语言,这很重要。要避免使用模糊的词语,尽量使用精准的行话、专有名词等。同时,也要注意不要让指令太过笼统或主观。

✅ 正确示例:“根据以下关键词:Python、数据处理、Pandas库,生成一篇入门教程,具体讲解如何用Pandas处理表格数据。”

❌ 错误示例:“写一些关于Python数据处理的内容。”

4.注意提示长度 提示词的长度很重要。过短的提示缺乏必要的背景和指令;而过长的提示又会增加模型理解和执行的难度。通常建议提示在1-3句话之间。

✅ 正确示例:“我正在策划开一家新的餐厅,基于以下信息:预算150万、地址在市中心、定位高端粤菜馆,能否概括一份完整的商业计划书的大纲?”

❌ 错误示例:“我想开一家餐厅,你能为我写一份商业计划书吗?具体内容应包括但不限于市场分析、财务预测、人力资源配置、品牌营销、食材供应链等,相信你一定可以完成得很完美…”

5.分步指导 对于复杂的任务,可以考虑将提示词分成多个步骤,模型依次生成对应的输出。这种分步提示有助于控制结果质量。

✅ 正确示例: “第一步,根据以下场景:故事发生在2100年,AI已经全面取代人类从事大部分工作,请设计一名人工智能角色的简介,包括姓名、外形、能力等。第二步,用200字左右,书写这名AI角色一天的生活。第三步,延伸300字,展开一个这名AI和人类之间的故事情节。”

❌ 错误示例:“写一个关于AI和人类的科幻故事。”

6.测试和迭代 写好提示词后,一定要进行测试,查看模型的输出是否满足预期。如果不理想,要根据输出对提示词进行修改和优化,直到结果令你满意为止。提示词写作是一个不断迭代的过程。

✅ 正确示例:“这是我根据你之前的反馈修改过的提示词:XXX,你觉得这个版本是否足够清晰、完整?模型的输出是否更加符合预期?还需要哪些其他改进?非常期待你的反馈意见。”

❌ 错误示例:一直使用相同的提示词,不去优化修改。

掌握上述技巧需要长期的实践,但只要坚持不懈,定能写出高质量的提示词,并充分发挥大语言模型的潜能。在写作过程中,要善于反馈迭代,不断优化提示词的质量。保持好奇心,勤于思考和总结,必将事半功倍,写出令人满意的完美提示词。

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OpticsGPT:大语言模型如何重塑光学设计流程与工程师工作模式 大语言模型(LLM)作为人工智能领域的关键技术,其核心原理在于通过海量数据训练,实现对复杂序列的理解与生成能力。这一技术价值在于能够将人类的自然语言意图转化为机器可执行的结构化指令,从而在多个工程领域实现智能化交互与决策辅助。在光学工程这一高度依赖专业知识和经验积累的领域,传统设计流程面临着软件操作门槛高、知识检索效率低等挑战。应用大语言模型技术,可以构建如OpticsGPT这样的智能辅助系统,它通过自然语言界面,将工程师的设计意图直接转化为光学设计软件能理解的参数与操作,并利用检索增强生成(RAG)架构整 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_34321753的博客 368
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AI程序猿人
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