自动提示工程师(APE) 这是一个关于提示词工程师的工作流程。 该工作流将LLM分别作为推理、评分、采样。最终选择最优的提示词模版。 在提示词工程场景中,同一个问题会有多个Prompt,而APE框架,就是自动选择最优Prompt的框架。其特点是推理、评分、采样全部基于LLM。 Active-Prompt 在链式思考(CoT)提示中,我们能够清晰的理解到,CoT提示方式中有一个缺点:依赖人工的标注。
获取部署中可绑定资源列表 接口描述 本接口用于获取部署中可绑定的容器组/虚机实例列表。
这就是零样本提示的作用。 二、少样本提示 在一些复杂的场景中,零样本不起作用或者效果不好,建议在提示中提供演示或示例,这就引出了少样本提示。少样本提示可以作为一种技术,以启用上下文学习,我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件,我们希望模型生成响应。
这就是零样本提示的作用。 二、少样本提示 在一些复杂的场景中,零样本不起作用或者效果不好,建议在提示中提供演示或示例,这就引出了少样本提示。少样本提示可以作为一种技术,以启用上下文学习,我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件,我们希望模型生成响应。
码住我们的“大模型提示词工程入门宝典”视频课程,打下大模型使用的坚实基础!!! “ 大模型提示词工程入门宝典 ”共包含12节短而精的视频课程,专为大模型初学开发者量身定制,从提示词的基本概念和万能公式,逐步深入到如何构建清晰、有效的提示词,让你的AI大模型能够更准确地理解你的意图。更重要的是,课程中还融入了大量的实战案例,让你在学习的过程中不断实践,真正做到学以致用。
除了以上几种提示技术外,在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调(有监督训练)或访问结构化的知识库,在其实验结果中证明,这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
除了以上几种提示技术外,在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调(有监督训练)或访问结构化的知识库,在其实验结果中证明,这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
函数在VPC中访问外网 默认情况下,函数计算可以访问百度云的公有服务和公网,给函数配置 VPC 功能后,函数的出口流量都进入 VPC 中。若您的 VPC 没有公网访问能力,那么函数则就无法访问公网。如果您想让函数同时能访问 VPC 资源和公网,您需要给 VPC 添加 NAT 网关。 创建弹性公网IP 登录 弹性公网 IP 控制台 ,您可选择“实例”或“共享带宽”。
访问网站时浏览器为何提示“不安全”? 这个提示并非是指网站自身不安全,而是指当前浏览器与该网站的传输模式不安全。出现这个问题是因为浏览器联盟建立了一套技术标准,产生了SSL证书这个事物,SSL证书是一种加密密钥文件,可以让网站跟访客浏览器之间传输的内容进行加密和解密,因而访问传输过程更加安全。而在此背景下,浏览器联盟也要求浏览器厂商根据网站的访问传输模式来对网站进行标记。
例如: 我们通过链式思考提示,让文心提供“Final Answer:”的内容,最终我们再单独提取出Final Answer的内容,在客户端进行展示。 这种提示词,是非常精妙的用法。 当然,上面的这个提示词除了链式思考外,还增加了Action,在下文的ReAct框架中,我们将介绍Action的提示技术。