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。
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。
【AIGC】一起学习prompt提示词（4/4）【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区
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。
提示词工程 (Prompt Engineering) 最佳实践 千帆社区
您将使用 Python 编程语言提供代码示例。首先简单介绍一下什么是算法，然后继续给出简单的例子，包括冒泡排序和快速排序。稍后，等待我提示其他问题。一旦您解释并提供代码示例，我希望您尽可能将相应的可视化作为 ascii 艺术包括在内。 43 担任营养师 作为一名营养师，我想为 2 人设计一份素食食谱，每份含有大约 500 卡路里的热量并且血糖指数较低。你能提供一个建议吗？
用量提示 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
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。
prompt提示调优工具介绍-promptfoo 千帆社区
支持批量跑提示词； 支持提示词文件导入，模型应答结果导出； 还有更多功能，可以参考官方文档： https://www.promptfoo.dev/docs/intro/ 今天我们来介绍如何使用promptfoo来调试百度千帆大模型。 快速上手 安装 npm install -g promptfoo 如果安装进度较慢，可以使用国内源。
基于文心的提示词攻略：扮演多轮编程问答助手 千帆社区
Prompt的规范，今天为大家带来文心一言代码功能的实践，让文心一言扮演多轮编程的问答助手。
基于文心的提示词攻略：扮演多轮编程问答助手 千帆社区
Prompt的规范，今天为大家带来文心一言代码功能的实践，让文心一言扮演多轮编程的问答助手。
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区
Prompt工程师的主要工作是设计、优化和精炼用于生成性人工智能系统的提示（prompts）。这些提示是指导AI系统生成特定输出的文本输入，例如文本、图像或代码。Prompt工程师的角色在不同的AI应用领域中可能有所不同，主要是根据对于的业务场景来构建特征提示词。Prompt工程师对于人工智能工程师创造更好的服务很重要，比如处理客户服务任务或生成合法合同的聊天机器人。
