文章主题：提示工程, LLM, Prompt Engineering, Temperature
来源：专知
🌟🚀探索未来语言的力量💡 – 提示工程：开启新纪元🔥🔍在人工智能的广袤领域中，一门新兴学科悄然崛起——提示工程，它专注于提升语言模型（LM）的效能，解锁广泛的应用与研究深度。🌱🎯这项前沿技术不仅革新了我们对大型语言模型（LLM）的理解，还能帮助我们明辨其强项与挑战。通过巧妙引导，我们能更精准地驾驭这些强大的语言工具，实现语言与知识的无缝对接。🌐🔍掌握提示工程的关键，意味着拥抱一个更加智慧和灵活的语言世界。它不仅提升效率，还推动了创新思维的发展，为科研、教育乃至日常对话带来了革命性的改变。📈👩💻如果你是一名语言技术的热衷者，或是希望在AI浪潮中找到新方向的专业人士，提示工程将是你不可忽视的技能库。让我们一起探索这个充满无限可能的语言新大陆！🌍—📝原文已改写，保留了原意但去掉了具体信息，同时使用了SEO优化词汇和emoji符号，旨在吸引潜在读者并提高搜索引擎排名。
研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的健壮和有效的提示技术。
🌟🚀工程不仅仅是软件的创造那么简单，它涵盖了与超智能模型(LLM)深度交互与优化的全方位能力。熟练掌握提示工程是解锁LLM强大功能的关键，从接口设计到功能实现，每个环节都至关重要。通过prompt engineering，你不仅能提升LLM的安全防护等级，还能创新性地扩展其功能，例如利用领域知识和外部工具来赋能LLM，开启智能升级的新篇章。🛡️🤖
🎉🚀法学硕士爱好者必看！🔥最新LLM项目指南大放送🔍——专为你的学术探索打造！📚这里有前沿论文的精华摘要，深度学习的学习路径，顶尖模型的实战教程，权威讲座的精彩瞬间，以及所有你需要的参考资料。🎓无论你是想深入研究，还是寻求新思路，这个全面指南都将助你一臂之力！🚀LLM工程工具集锦在此，让你轻松驾驭prompt世界！🛠️从设计到实施，我们为你精心整理了全套工具，让创新无阻。📚别忘了，这个项目不仅是学习的宝库，也是与志同道合者交流的平台。在这里，你可以找到同行，共享知识，共同进步！欲了解更多详情，只需点击链接或搜索我们的官方账号，你的LLM之旅将从此刻开始！🚀—原文已改写，保留了原意但去掉了具体信息，同时进行了SEO优化和emoji符号的使用，以适应搜索引擎和提高阅读体验。
视频：
🚀GitHub上的Prompt工程指南📚，由顶尖AI专家团队精心打造！🔍探索最新prompt设计趋势，解锁创新思维密码。📚从基础概念到实战案例，全面解析prompt工程之道。👩💻无论你是prompt新手还是进阶玩家，这里都能找到你的启发与成长之路。欲了解更多，只需轻轻一点——链接在此！🔗极坐标系中，点P(2,π/3)和Q(-4,5π/6)之间的距离是多少？
1. 引言
🌟🎨提示工程：探索语言模型的新维度🚀🔍💡在这个快速发展的领域，提示工程正引领我们挖掘语言模型（LM）的无限潜力，为各领域应用和研究提供强大支持。它不仅揭示了LLM的核心能力与挑战，还帮助我们精准地驾驭这些超大规模的语言工具。🌍💻🌱通过巧妙的提示设计，研究人员正在提升LLM在日常任务中的表现，比如智能问答和复杂的数学推理，让机器思考得更加细腻且准确。🎯🧠🛠️开发者们则专注于打造鲁棒且高效的提示技术，确保LLM与其它工具无缝协作，推动技术创新的边界无限延伸。 kode→impact 🚀记得，每一次创新性的提示都是通往更智能世界的一小步，让我们一起探索这个充满可能性的新领域吧！🌍💻🌟
本指南涵盖了提示的基础知识，对如何使用提示来交互和指示大型语言模型(LLM)提供了一个粗略的想法。
LLM设置
在处理提示时，您将通过API或直接与LLM交互。您可以配置一些参数以获得不同的提示结果。
🎓温度揭秘🔍：低温确保精准，高温催生奇思！更低Temp，聚焦高可能性，QA任务严谨如初，事实为王，简洁明了的答案等你来验证！反之，适度升温，开启创新之门，诗歌飞扬，想象力在高温下自由挥洒。每个任务，温度都是关键调校，让输出更贴近你的期待！🌍
Top_p -类似地，使用Top_p(一种称为核采样的Temperature采样技术)，您可以控制模型生成响应的确定性程度。如果你正在寻找准确和事实的答案，请保持这个数字较低。如果您正在寻找更多样化的响应，请增加到更高的值。
一般的建议是改变其中一个，而不是两个都改变。
在开始使用一些基本示例之前，请记住，您的结果可能会因您使用的LLM版本而有所不同。
提示的基础知识
提示的元素
随着我们介绍提示工程可能提供的越来越多的示例和应用程序，您将注意到有一些组成提示的元素。
提示(prompt)可以包含以下任何一个组件。
指令(Instruction):希望模型执行的特定任务或指令
上下文 context
——可以包含外部信息或额外的上下文，这些信息可以引导模型做出更好的响应
输入数据——是我们感兴趣的输入或问题
输出指示器 Indicator :表示输出的类型或格式。
提示并不需要所有组件，其格式取决于当前的任务。我们将在接下来的指南中接触到更多具体的例子。
设计提示的一般技巧
提示示例
在前一节中，我们介绍并给出了如何提示LLMs的基本示例。
在本节中，我们将提供更多示例，说明如何使用提示来实现不同的任务，并介绍其中的关键概念。通常，学习概念的最好方法是通过示例。下面我们将介绍几个示例，说明如何使用精心设计的提示来执行不同类型的任务。
主题:
文本摘要
信息提取
问题回答
文本分类
谈话
代码生成
推理
2. 提示技术
在这一点上，很明显，改进提示有助于在不同的任务上获得更好的结果。这就是prompt engineering背后的全部思想。
虽然基本的例子很有趣，但在本节中，我们将介绍更高级的提示工程技术，使我们能够实现更复杂和有趣的任务。
Zero-shot Prompting
Few-shot Prompting
Chain-of-Thought Prompting
Self-Consistency
Generate Knowledge Prompting
Automatic Prompt Engineer
Active-Prompt
Directional Stimulus Prompting
ReAct
Multimodal CoT
Graph Prompting
3. 提示应用
Program-Aided Language Models
Generating Data
4. 模型
在本节中，我们将介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和额外的阅读材料。
主题:
ChatGPT介绍
回顾对话任务与ChatGPT的对话
Python的笔记本
ChatGPT是OpenAI训练的一种可以进行对话交互的新模型。该模型被训练成遵循提示中的指示，在对话的上下文中提供适当的响应。ChatGPT可以帮助回答问题、建议食谱、以某种风格写歌词、生成代码等等。
ChatGPT使用来自人类反馈的强化学习(RLHF)进行训练。虽然这个模型比之前的GPT迭代更有能力(也经过训练以减少有害和不真实的输出)，但它仍然有局限性。让我们通过具体的例子来介绍一些功能和限制。
你可以在这里使用ChatGPT的研究预览，但对于下面的示例，我们将使用OpenAI Playground上的聊天模式。
GPT-4
在本节中，我们将介绍GPT-4最新的prompt工程技术，包括提示、应用、限制和其他阅读材料。
GPT-4介绍
最近，OpenAI发布了GPT-4，这是一个大型多模态模型，可以接受图像和文本输入并发出文本输出。它在各种专业和学术基准上实现了人类水平的表现。
书册：
课件：
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）大脑研究计划，构建互联网（城市）大脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
转载请注明：🚀探索Prompt力无限！🔥掌握新学科——提示工程🔥从入门到精通，一切尽在Prompt指南揭示 | ChatGPT资源导航
相关文章
