—
由
Clavié等人(2023)提供了一项关于提示工程应用于生产系统中中等规模文本分类用例的案例研究。通过使用将工…
LLMs可能会产生问题的生成结果，这些结果可能会对模型在下游任务上的性能产生负面影响，并显示可能会恶化模型性能…
LLM模型有时会生成听起来连贯且令人信服但有时是虚构的回答。改进提示可以帮助提高模型生成更准确/真实的回答，并…
Adversarial prompting是提示工程中的一个重要主题，它可以帮助我们了解LLMs的风险和安全问…
链式思考（CoT）提示 在Wei等人（2022）(opens in a new tab)中引入的链式思考（Co…
虽然大型语言模型展示了惊人的零样本能力，但在使用零样本设置时，它们在更复杂的任务上仍然表现不佳。少样本提示可以…
如今，经过大量数据训练并调整指令的LLM能够执行零样本任务。我们在前一节中尝试了一些零样本示例。以下是我们使用…
在本节中，我们会提供更多示例，介绍如何使用提示词来完成不同的任务，并介绍其中涉及的重要概念。通常，学习概念的最…
以下是设计提示时需要记住的一些技巧： 从简单开始 在设计提示时，需要记住这是一个迭代的过程，需要大量的实验来获…
基础提示词 您可以通过简单的提示词（Prompts）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。…
