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一文讀懂大語言模型提示詞,讓你輕松玩轉(zhuǎn) AI 時(shí)代!

人工智能
提示詞工程,又叫Prompt Engineering,是一種專門針對(duì)語言模型進(jìn)行優(yōu)化的方法。它的目標(biāo)是通過設(shè)計(jì)和調(diào)整輸入的提示詞(prompt),來引導(dǎo)這些模型生成更準(zhǔn)確、更有針對(duì)性的輸出文本。

如果你不幸進(jìn)來了,這恰恰是提示詞的功效,因?yàn)闃?biāo)題就是提示詞給出的。

提示詞工程,又叫Prompt Engineering,是一種專門針對(duì)語言模型進(jìn)行優(yōu)化的方法。它的目標(biāo)是通過設(shè)計(jì)和調(diào)整輸入的提示詞(prompt),來引導(dǎo)這些模型生成更準(zhǔn)確、更有針對(duì)性的輸出文本。

在與大型預(yù)訓(xùn)練語言模型交互時(shí),無論是智譜清言、deepseek、豆包還是ChatGPT,給定的提示詞會(huì)極大地影響模型的響應(yīng)內(nèi)容和質(zhì)量。提示詞工程關(guān)注于如何創(chuàng)建最有效的提示詞,以便讓模型能夠理解和滿足用戶的需求。這可能涉及到對(duì)不同場景的理解、使用正確的詞匯和語法結(jié)構(gòu),以及嘗試不同的提示策略以觀察哪種效果最佳。

就個(gè)人而言使用而言,提示詞要編寫清晰、具體的指令,目標(biāo)明確、任務(wù)細(xì)致、背景材料豐富,即使寫的有問題,大語言模型是可以做上下文識(shí)別的,我們可以逐步進(jìn)行完善豐富;如果一個(gè)大語言模型不行,我們可以切換到不同大模型下生成+組合。。

舉例一:本文的標(biāo)題就是基于 “給 一文讀懂大語言模型提示詞 生成10個(gè)爆款標(biāo)題”生成的。

可以看到大語言模型給了四類十一個(gè)標(biāo)題名稱。

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舉例二::讓大語言模型寫一個(gè)武俠小說

以 “安史之亂” 為背景,虛擬一個(gè)主人公,背景人物包括李白、杜甫、張巡、南霽云、郭子儀、顏真卿,創(chuàng)作一篇金庸武俠風(fēng)格小說目錄,全文共50個(gè)章節(jié),每個(gè)章節(jié)目錄取名要兼具文言風(fēng)格,同時(shí)用200字寫該章節(jié)的簡要內(nèi)容,風(fēng)格要大氣磅礴,通過江湖紛爭民族矛盾來達(dá)到俠之大者。

寫的挺好的,還可以繼續(xù)擴(kuò)寫。

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舉例三:讓大語言模型寫代碼

1、幫我寫一段python代碼,對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

結(jié)果用了Sklearn做了回歸分析,不是我們想要的

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2、幫我寫一段python代碼,用深度學(xué)習(xí)方法,對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

結(jié)果用了tensorflow來寫,也不是我們想要的

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3、幫我寫一段python代碼,用pytorch和LSTM,對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒問題,用CPU訓(xùn)練,但是我想用GPU

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4、幫我寫一段python代碼,基于GPU,用pytorch和LSTM,對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒問題,但我想預(yù)測(cè)的是未來七天的天氣

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5、幫我寫一段python代碼,基于GPU,用pytorch和LSTM,對(duì)未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒問題,但數(shù)據(jù)是隨機(jī)生成的,我想預(yù)測(cè)meteostat的自動(dòng)數(shù)據(jù)

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6、幫我寫一段python代碼,基于GPU,用pytorch和LSTM,通過meteostat獲取歷史天氣數(shù)據(jù),對(duì)未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒問題,但代碼數(shù)據(jù)缺少封裝,我想用dataset和dataloader

圖片圖片

7、幫我寫一段python代碼,基于GPU,用pytorch和LSTM,通過meteostat獲取歷史天氣數(shù)據(jù),pytorch的dataset和dataloader封裝數(shù)據(jù),對(duì)未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒問題,但代碼比較臃腫,不符合編程規(guī)范要求

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8、幫我寫一段python代碼,基于GPU,用pytorch和LSTM,通過meteostat獲取歷史天氣數(shù)據(jù),pytorch的dataset和dataloader封裝數(shù)據(jù),并對(duì)訓(xùn)練過程和預(yù)測(cè)過程進(jìn)行函數(shù)封裝,對(duì)未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

最后,我們可以一邊調(diào)試,一邊享受結(jié)果了。

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https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/

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其他網(wǎng)上的提示詞,在這里就不做復(fù)讀機(jī)了,一方面是怕侵權(quán),一方面毫無意義。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: python與大數(shù)據(jù)分析
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