generate prompt

最新推荐文章于 2025-05-20 23:02:39 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/huaweiquankaiyueweiyuan/p/4964419.html

本文展示了如何使用Python编程语言通过控制台输出指定的文本内容，并使用了简单的字符串拼接技巧来生成不同级别的输出。代码示例涵盖了基本的字符串操作，包括重复字符、插入分隔符和构建文本块的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

level = 1
num = 70
if level==1:
    a = ' '*(level-1)*4+'#'+'-'*(num-1)
else:
    a = ' '*(level-1)*4+'#'+'-'*(num-1)
content = "Specify the input and output "
b = ' '*(level-1)*4+'#'+' '*20+content+' '*(num-1-20-len(content)-1)+'|'
print a
print b
print a

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【AI大模型】Prompt 提示词工程使用详解

congge

07-28

2万+

Prompt 提示词工程使用详解

prompt效果的量化评估方法

AI天才研究院

03-01

1219

本文旨在探讨prompt效果的量化评估方法，重点分析其在机器学习领域的应用。我们将从背景介绍、核心概念与联系、算法原理讲解、数学模型和公式讲解、系统分析与架构设计、项目实战等方面展开论述，旨在为读者提供一个全面、深入的指导。第一部分：背景介绍1.1 问题背景在人工智能领域，尤其是机器学习领域，prompt效果的量化评估已成为一个重要研究方向。prompt，即提示，是指导模型进行特定任务的关键输入，其效果直接影响模型的性能和准确性。

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Prompt Generator

xycxycooo的博客

10-19

470

元提示词（Meta-Prompt）是用于生成或优化提示词的提示词。你可以根据自己的需求定义一个元提示词。给定一个任务描述或现有提示词，生成一个详细的系统提示词，以有效地指导语言模型完成任务。# 指导原则- 理解任务：抓住主要目标、目标、要求、约束和预期输出。- 最小改动：如果提供了现有提示词，仅在简单的情况下进行改进。对于复杂的提示词，增强清晰度并添加缺失的元素，而不改变原始结构。- 先推理后结论：鼓励在得出任何结论之前进行推理步骤。注意！如果用户提供了推理在结论之后的示例，请反转顺序！

Prompt, Generate, then Cache: Cascade of Foundation Models makes Strong Few-shot Learners

weixin_48907099的博客

06-12

753

近年来，基于 CLIP 的方法得益于对比语言-图像预训练，显示出了良好的 FSL 性能。CaFo 结合了 CLIP 的语言对比知识、DINO 的视觉对比知识、DALL-E 的视觉生成知识和 GPT-3 的语言生成知识。利用GPT-3来生成 CLIP 的 Prompt，以更好地与图像中的视觉信息对齐。预训练的 DALL-E 可以在不需要任何人为工作的情况下扩大训练数据，实现时选择 DALL-E-mini。视觉对比模型作为传统的自监督学习方法，关注的是不同图像之间的区分。的分布相似度计算其对集合的权重。

大语言模型-alpaca-lora

yuetan的博客

04-21

1561

微调本地知识库本文读的代码为。

Llama2部署、微调、集成Langchain过程记录

weixin_45623745的博客

09-22

9460

LangChain是一个开源的框架，它可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）和外部数据结合起来。它提供了Python或的包。你可能知道，GPT模型是用到2021年的数据训练的，这可能会有很大的局限性。虽然这些模型的通用知识很棒，但是如果能让它们连接到自定义的数据和计算，就会有更多的可能性。这就是LangChain做的事情。你可能觉得LangChain听起来很复杂，但其实它很容易上手。

Prompt Tuning：高效微调大模型的新利器

ZJQ的博客

05-20

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Prompt Tuning 通过「最小化参数调整+最大化任务适配」的设计，成为大模型落地的关键技术之一。其核心价值在于平衡了模型泛化能力与特定任务优化需求，尤其适合企业级应用中多场景快速适配、低成本微调的需求。随着技术迭代 Prompt Tuning 可能与更多轻量化训练方法融合，推动大模型在边缘计算、垂直领域定制等场景的普及。

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践-思维树 (ToT)策略下的Prompt

master_hunter的博客

04-16

4033

此篇文章已经是本系列的第五篇文章，之前我们已经将检索增强生成(RAG)策略，逐渐我们掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)这三大框架我们现在要开始了解学习思维树 (ToT)。如何建立一个[解决通用问题的语言模型]？如何能够让LLM能够深思熟虑的解决问题？我们人类通过搜索一个组合式问题空间来解决问题。

【LLM】Prompt tuning大模型微调实战

发现问题，并解决问题，批判性思维

07-10

1万+

- 给出好的prompt可以让LLM生成更好的答案，反过来想通过LLM帮我们找到好的prompt就是prompt tuning的思路，训练让模型看到新的例子生成prompt，并把该段prompt作为前缀拼接到我们自己的prompt上，送入LLM得到结果 - prompt tuning训练的前缀是向量，所以解释性略差 - 和few show比较：LLM的上下文context长度是有限的（prompt中给出有限的例子，业务复杂时难让模型学习足够多知识），prompt tuning就没有这个限制，只需在训练

用chatgpt重构代码，优化代码，体验蛮惊艳

tan_liang_liang的博客

02-15

1万+

整个过程体验很震惊，chatgpt有无限可能。

【提示学习论文】Prompt, Generate, then Cache: Cascade of Foundation Models makes Strong Few-shot Learner论文原理

weixin_51293984的博客

03-29

1089

我们提出了CaFo，这是一系列基础模型，可以理解来自不同预训练的各种知识，并遵循“提示，生成，然后缓存”的流程。最近，CLIP模型通过大规模语言-图像对的预训练展现出了良好的零样本迁移能力，为开放词汇的视觉识别提供了有利条件。为了层叠不同的预训练范式，我们引入了CaFo和“提示-生成-缓存”的管道，分别释放了不同的自监督知识的力量。许多先前的工作在这一领域提出了各种方法，通过元学习、度量学习和数据增强等手段来增强模型的泛化能力。我们的方法在不同的数据集上显示了最先进的性能，这表明了优越的泛化能力。

Prompt Generator API 使用教程

gitblog_00589的博客

09-04

824

Prompt Generator API 使用教程项目介绍 Prompt Generator API 是一个基于 Python 的简单提示生成器 API，专为 Stable Diffusion、Midjourney 和 Dall-e 设计。该 API 接受一个初始提示（几个单词），并生成一个扩展和详细的提示。它基于 FredZhang7/distilgpt2-stable-diffusion-v...

训练自己的GPT2模型（中文），踩坑与经验

最新发布

08-18

溶液PH值和EC值调理电路的设计与优化，涵盖了电路图、PCB布局以及相关代码设计。针对PH调理电路，重点讨论了高阻抗放大器的选择及其温度补偿机制；对于EC调理电路，则强调了交流激励法的应用，避免电极极化现象。此外，还分享了PCB布局的关键注意事项，如模拟部分铺铜接地、运放电源加磁珠隔离等，确保测量精度不受外界因素干扰。文中提供了具体的代码片段用于读取PH值和生成1kHz方波，同时提到了校准技巧和常见问题的解决方案。适合人群：电子工程技术人员、从事溶液检测设备开发的研究人员和技术爱好者。使用场景及目标：适用于需要设计和优化溶液PH与EC调理电路的技术人员，帮助他们掌握从电路设计到实际应用的全过程，提高测量精度和稳定性。其他说明：调试过程中需要注意细节，如接地处理、布线方式等，以确保系统的稳定性和准确性。

rtl-433-23.11-1.20240826gitf0ba153.el8.tar.gz

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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm

基于Python+Django的大学生请假管理系统（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip

08-18

管理员拥有更全面的管理权限，可以进行以下操作：系统首页：管理员的主界面，可能包含系统概览和快捷操作。用户管理：管理平台用户，包括添加、删除、修改用户信息等。个人中心：管理员的个人信息管理。海洋数据：管理和查看海洋相关的气象数据。预测信息：管理和查看气象预测信息。管理员界面：管理员专用的操作界面，可能包含更多的管理功能。数据界面：管理和查看所有数据的界面。用户功能模块用户的功能相对简单，主要集中在数据的查看和个人管理上：系统首页：用户的主界面，展示推荐信息或快捷操作。个人中心：用户可以管理个人信息。海洋数据：用户可以查看海洋相关的气象数据。预测信息：用户可以查看气象预测信息。数据界面：用户可以查看数据的界面。完整前后端源码，部署后可正常运行！环境说明开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm

基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）

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基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档~ 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档

PROMPT

03-27

response = model.generate("翻译成英文: 今天天气真好", max_length=50) ``` **2. 设计原则** - 清晰性：$P_{effective} = \text{Clarity}(I) \times \text{Specificity}(I)$ 其中$I$为输入指令 - 上下文控制：...