Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 千帆社区
例如： 在零提示或少量提示情况下，大多数场景LLM是能够正确推理的，因此如果实际的场景中，能够零样本提示完成，那么久不应该考虑链式思维提示，总之我们应该简单化，避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示，发现LLM的局限性后，我们可以考虑使用链式思考的提示。如下： 这个案例中，我们发现文心一言的一些局限性或者不稳定性，并调整多次提示词，但是文心回答的结果错误率非常高。
Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 千帆社区
例如： 在零提示或少量提示情况下，大多数场景LLM是能够正确推理的，因此如果实际的场景中，能够零样本提示完成，那么久不应该考虑链式思维提示，总之我们应该简单化，避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示，发现LLM的局限性后，我们可以考虑使用链式思考的提示。如下： 这个案例中，我们发现文心一言的一些局限性或者不稳定性，并调整多次提示词，但是文心回答的结果错误率非常高。
【绝对干货】AI提示工程(Prompt Engineering)最佳实践 千帆社区
第 3 步 - 如果学生出错了，确定在不泄露答案的情况下，可以给学生什么提示。将这一步的所有作业用三引号（ ）括起来。 第 4 步 - 如果学生犯了错误，则将上一步的提示提供给学生（不带三重引号）。不要写 第 4 步 - ...... ，而是写 提示： 。
提示学习（Prompt-learning） 千帆社区
连续型模板 离散型模板的使用难点在于设计一个好的提示语句需要很多经验和语言专业知识，为了解决这一问题，连续型模板 尝试使用一组连续性 prompt 向量作为模板，这样模型训练时就无需人工给定提示语句。当然，也支持用人工构造的提示来初始化 prompt 向量。与离散型模板的区别在于连续型提示向量与输入文本的词向量矩阵不共享，二者在训练过程中分别进行参数更新。
Prompt 技巧宝典（六）：自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区
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。
大模型有没有反编译能力？ 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 5 大模型有没有反编译能力？ 大模型开发 / 互助问答 LLM 文心大模型 2023.08.28 1335 看过 大模型具备了简单的代码检查和代码编写能力，那有没有反编译能力？比如说历史原因某个系统留下了 黑盒子 且没有文档，能否理解代码反向给出业务逻辑或者数据流。 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费！
【AIGC】一起学习prompt提示词（4/4）【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区
AI不是你肚子里的蛔虫，他们尽管开始可以理解你文字的深层次意思，甚至猜测你的感情，但是毕竟还没有对接脑机接口。 二、“零、一和少样本”提示 继续上面的例子，你可以在指令中，要求GPT以零、一或者少示例，来为你生成描述。 例如： 提示公式: “基于零个示例为这款新智能手表生成产品描述”。
prompt提示调优工具介绍-promptfoo 千帆社区
promptfoo init 选择2，我们来进行提示词调优， 如下会显示内置支持的大模型，如果您有对应模型的API Key，您可以选择其中之一。 我们今天来调优百度千帆大模型，没有在内置模型中，所以先跳过。 会在当前目录下生成一个 promptfooconfig.yaml 文件，这个文件也就是我们的工程文件或者叫测试集文件。
提示词工程 (Prompt Engineering) 最佳实践 千帆社区
平行于斜面方向的力则为零，因为物体不会滑动，所以没有摩擦力产生。 8 金融 基于以下文本内容回答问题： 某公司股票代码为000001，在过去的一年中每股股票的价格从10元上涨到了20元。这家公司的市值是多少？ 你可以使用以下提示来回答问题： • 市值是指公司全部股票的市场价值。 • 计算市值时，需要将公司的所有股票的价格相加，然后乘以公司的总股数。 • 该公司的总股数是一亿股。
检索增强生成（RAG）应用：提示词调试 - 千帆AppBuilder-产品文档
检索增强生成（RAG）应用：提示词调试 一、提示词在RAG中的作用 通过提示词调试可以提高回答的准确性、适当地拒绝回答、保持一致的人设和格式，以及控制字数以优化模型的输出。 二、通过应用配置调整提示词 应用配置涉及到两处用户提示词： 1.角色指令：用来指定角色完成的任务目标、具备的组件能力以及对输出答案的要求与限制。 2.用户query：用户的问题。
