Prompt最佳实践：提示词示例 （上） 千帆社区
我们可以使用提示词尝试一个简单的概括任务。 假设我们需要了解神经网络方面的相关信息，我们可以这样做： 解释神经网络 A: 这里“A：”是一种明确的提示格式。 在这个示例中，我用它去提示模型，我想要该概念的进一步解释。 发送这个请求后，我们得到如下结果： 神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANN）是一种模仿生物神经网络运作的数学模型。
Prompt最佳实践：提示词示例 （上） 千帆社区
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Prompt最佳实践：提示词示例 （下） 千帆社区
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Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 千帆社区
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提示学习（Prompt-learning） 千帆社区
前缀连续型模板 PrefixTemplate 同样使用了连续型向量作为提示，与 SoftTemplate 的不同，该模版的提示向量不仅仅作用于输入层，每层都会有相应的提示向量。 通过添加prefix给自回归网络，得到 或者给encoder-decoder结构生成，用来表示前缀的长度。 首先初始化一个可调的矩阵 训练时，固定网络参数，只有前缀θ可调。
FaqExtendUpdate - 修改相似问 - 百度客悦
详细获取方式参考： 准备工作 Body参数 名称 类型 必选 中文名 说明 faqId string 是 标准问id id string 是 相似问id question string 是 相似问 哈哈哈哈yes editVersion integer 是 编辑版本
FaqStandardCreate - 新建标准问 - 百度客悦
ID type integer 是 类型 1文本、3富文本、4图片链接 text string 否 文本 晴天 url string 否 URL richText string 否 富文本 channelAnswers子数据 说明：条件答案用法比较复杂，可在网站平台界面创建，结合浏览器的检查-网络功能
Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 千帆社区
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。
【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： 。
