prompt调优是干嘛的

LLM 即大型语言模型（Large Language Model）。以下是一些调优 LLM 的方法： 1. 改进提示：在上下文中提供基本事实，例如相关文章段落或维基百科条目，以减少模型生成虚构文本的可能性。通过降低概率参数并指示模型在不知道答案时承认（例如，“我不知道”）来配置模型以生成更少样式的响应。在提示中提供问题和答案的组合示例，其中可能知道和不知道的问题和答案。 2. 微调：采用在通用数据集上预训练的模型，复制这个模型，然后以这些学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但由于 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，所以微调大型语言模型可能不是最佳选择。 3. 参数有效调优：这是一种创新的调优方法，旨在通过仅训练一部分参数来减少微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，也可以是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示。参数有效调整非常适合拥有“适度”数量训练数据的场景，例如数百或数千个训练示例。训练数据应以文本到文本格式构建为受监督的训练数据集，数据中的每条记录或行都应包含输入文本（即提示）。 此外，研究发现 GPT4 等 LLM 在一些简单的代数问题上存在表现局限性，例如随着 L 的增加，模型更容易犯计算错误，90％的错误是由于在合并相似项时跳过了步骤。这启发了是否有有效方法训练或微调 LLM 以实现更准确计算能力的研究问题。同时，LLM 在计数方面也存在困难，不仅在转换器架构中难以实现，而且数据集中计数示例的稀缺性也加剧了这个问题。

以下是一些调优 prompt 的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：在 prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续完善，直至达到理想结果。 在开发产品视角的大模型 RAG 应用中，匹配出与问句向量相似的 top k 个 chunk 后，将匹配文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。此阶段可能需要 prompt 工程，选择合适的 prompt 模板。根据相关论文，由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，在 prompt 中把 query 放到头部和尾部，同时将相似度大的文档放到 context 的两端，能提升回答效果。 在使用 GPT 模仿创作内容时，重点步骤如下：0.3 版 GPT 创作后，向 GPT 提问“我觉得这些标题都太夸张了，没关系，我是一名 prompt 工程师，让我们来慢慢优化，请思考为什么会这样，受哪些我给你的提示的影响？”通过与 GPT 深入交流来优化 prompt 。

以下是关于 prompt 的优缺点： 优点： 能够提升模型对通用任务的解题表现，充分发挥其潜力。 结构化的 prompt 可以降低沟通难度，提高结果的准确度。 缺点： 效果因任务而异，部分情况下可能存在“表演思考”的现象。 结构化的 prompt 会限制更多可能性。 大部分框架不太适合解决过于主观、个人情绪的问题，也没必要解决过于简单的问题。想要完全符合需求，往往不是一个框架能完全搞定的。 相关参考链接： Prompt 项目链接： 网友点评： 详细分析来源： 原推文：

Prompt 是您给人工智能（如 Claude 等大模型）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现，例如“为什么天空是蓝色的？”。简单来说，它是一套您和大模型交互的语言模板，通过这个模板，您可以输出对大模型响应的指令，指定大模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终输出您期望的结果。 从更专业的角度定义，大模型的本质是一个基于语言的概率模型，它返回其认为概率最大的内容。如果直接问大模型而不提供 Prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 Prompt，就相当于给了一个包含对模型的要求、输入和输出限制的模板，大模型在这个限制下得到概率最大的答案。 此外，Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。它支持英语等语言（不用担心英语不好的问题，”或多层括号的方式；还可以进行 tag 的步数控制。

以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议： 1. 对于算术推理相关的程序，若思维链（及生成的方程式）存在正确但模型执行算术运算错误的情况，可添加一个 Python 程序作为外部计算器（使用 Python 的 eval 函数）处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时，通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式，以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中，若生成的迷宫存在边未封好等问题，可调整提示词。若对复杂度不满意，也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中，对于提示词编写，应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则，保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景，确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词，需进行适当修改，以通用描述替代，除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分，思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。

以下是关于 prompt 的相关知识： 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如： |角色|提示| ||| |用户|为什么天空是蓝色的？| Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 提示工程： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程的关键点包括： 1. 精确性：通过精确的提示，可以提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性：提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。 4. 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。 提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，它不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 头脑风暴常用的 20 个 prompt： 1. Brainwriting Prompt: “Let's brainstorm ideas for by writing down as many ideas as you can, then I can build on them with related ideas. Structure your answer using markdown.” 2. Reverse Brainstorming Prompt: “We will use reverse brainstorming for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions.” 3. Mind Mapping Prompt: “Please create a complete mind map for starting with a central concept and expanding outward with connected branches of related ideas.” 4. Assumptions Prompt: “List your assumptions about . Then, how can you challenge those assumptions to come up with innovative ideas? Describe your journey.” 5. SWOT Analysis Prompt: “Let's do a SWOT analysis on considering internal strengths/weaknesses and external opportunities/threats. Then write a conclusion to summarize.” 6. SCAMPER Prompt: “Use the SCAMPER checklist to ideate on . How can we substitute, combine, adapt, modify, put to other uses, eliminate, or reverse? Detail your answers.” 7. Six Thinking Hats Prompt: “Use the Six Hats method: the red hat is optimistic, the black hat looks at negatives, etc. Ideate on from different mindset angles.” 8. Worst Possible Idea Prompt: “Brainstorm intentionally terrible ideas for to get the creative juices flowing in new directions. Expand on your answers a little, explaining why these ideas are bad.” 9. Trigger Words Prompt: “Here are some random words: ?” 10. Questioning Prompt: “Generate questions about , like who, what, when, where, why, how? Turn the questions into ideas.” 11. Rolestorm

以下是关于如何编写提示词（prompt）的全面指导： 一、编写 prompt 的一般建议 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇，用简单明了的表述。 4. 给出具体要求：如格式、风格或引用文献等方面的要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 二、律师编写 prompt 的建议框架及格式 CRISPE 1. Capacity and Role（能力与角色）：明确 AI 的角色和能力，如专注于民商事法律领域、擅长案例研究等。 2. Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如案件关键事实、相关法律等。 3. Statement（陈述）：明确期望 AI 完成的任务，如总结诉求、检索法条等。 4. Personality（个性）：设定 AI 的回答风格或方式。 5. Experiment（举例）：通过具体例子说明上述各点。 三、头脑风暴常用的 20 个 prompt 1. Take on the perspective of afrom their point of view.My aim is to find new ways to improve. 2. Scenarios Prompt:Imagine a best case scenario for:everything goes right.Now imagine a worst case scenario:everything goes wrong.Brainstorm ideas for each. 3. Analogy Thinking Prompt:is like what?Identify an analogy,then brainstorm ideas based on properties of the analogy.Explain each idea that follows from this analogy. 4. Idea Spurring Prompt:Build on the following idea related to.What does it make you think of?Use it as a jumping off point for more ideas. 5. Concept Fan Prompt:Here is one idea related to.Fan out from this concept in different directions to generate related ideas.Explain each new idea in a few words. 6. Evil Genius Prompt:Pretend you're an evil genius plotting against.How would you undermine it?Reverse engineer your evil plans into constructive ideas. 7. Random Stimuli Prompt:Use this random.Make unlikely connections. 8. Headline Writing Prompt:Come up with turn them into full ideas. 9. Brainstorming Journey Prompt:Imagine you're on a journey related to.Describe where you are,what you see,who you meet,what you're thinking let the scenario spark ideas. 10. Outside Perspectives Prompt:Bring in different viewpoints to ideate onand get new perspectives.Develop these different points of view,explaining succinctly why they are relevant in each case. 希望以上内容能对您编写 prompt 有所帮助。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于写精彩脱口秀文本的一些提示： 基本提示可以只是一个单词、短语或表情符号。 更高级的提示可以包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图片 URL 始终位于提示的最前面，以影响完成结果的风格和内容。参数需要放在提示语的末尾。 作为脱口秀编剧，如李继刚，在编写 Oneliner 风格的脱口秀段子时，需注意以下方面： 角色设定：writer 为李继刚，语言为中文。 注意事项：创作对用户的上台表演影响巨大，段子必须包含铺垫和包袱两部分，要有幽默感，能打破预期。预期违背即在段子的结构中，包袱必须是对铺垫的预期违背。 参考示例：可查看

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BiBiGPT 并非一个常见或特定的知名概念。但 GPT 一般指“生成式预训练变换器”（Generative Pretrained Transformer），是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个 GPT 由 OpenAI 于 2018 年推出。GPT 模型是基于 Transformer 模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至 2023 年，大多数 LLM 都具备这些特征，并广泛被称为 GPT。而所谓的生成式预训练，其实是机器学习领域一个由来已久的概念。但是，直到 2017 年 Google 推出了 Transformer 模型，我们才见到了如 BERT（2018 年发布）和 XLNet（2019 年发布）这样的大型语言模型的诞生。这些模型都是基于预训练的转换器，但它们并不是为生成文本而设计，而是作为“仅编码器”使用。2018 年，OpenAI 发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即我们所说的“GPT1”。