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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。
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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: 。
用量提示 TSDB用量提示 TSDB在各项配额(月写入量、月查询单位、时间序列、存储空间)达到75%、90%、100%时会自动触发报警,通过短信、邮件等方式通知用户及时关注使用情况,避免因额度不足导致的服务不可用。
按照论文里的解释,零样本思维链涉及两个补全结果,左侧气泡表示基于提示输出的第一次的结果,右侧气泡表示其收到了第一次结果后,将最开始的提示一起拿去运算,最后得出了正确的答案: 这个技巧,除了用于解决复杂问题外,还适合生成一些连贯主题的内容,比如写长篇文章、电影剧本等。
十六、文本生成提示 文本生成提示与本书中提到的其他提示技术相关,例如:零、一、几次提示,受控生成提示,翻译提示, 语言建模提示,句子补全提示等。这些提示都与生成文本有关,但它们在生成文本的方式和放置在生成文本上的特定要求或限制方面有所不同。文本生成提示可用于微调预训练模型或训练新模型以执行特定任务。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 7 基于文心的提示词攻略:扮演多轮编程问答助手 大模型开发 / 技术交流 Prompt 2023.08.22 1741 看过 其他基于文心的提示词攻略请查阅: 基于文心的提示词攻略:给定规则批量生成结构化数据 基于文心的提示词攻略:扮演单轮编程问答助手 基于文心的提示词攻略:扮演API参数提取助手 在 文心一言Prompt构造建议规范 文章中整理了文心一言
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