从原理到应用一次讲清楚 Prompt
从原理到应用一次讲清楚 Prompt
2024年1月30日修改
本文讨论了Prompt的相关原理和应用，从多个角度对Prompt进行了深入剖析，包括其定义、用数学方式的理解、在NLP发展中的地位、减少幻觉的原因、Open AI提供的最佳实践、可使用的关键框架、使用框架效果好的原因以及模型的关键研究方法等内容。关键要点包括：
1.
Prompt的定义：是与大模型交互的语言模板，能提升模型返回结果的准确性。
2.
用数学理解Prompt：在大模型中，Prompt相当于x，让模型基于此找到概率最大的y，避免人工标注。
3.
NLP发展范式：经历四个阶段，Prompt工程是第四阶段，可通过模板管控模型输入、处理和输出。
4.
减少幻觉原理：Prompt通过提供更多输入、限定和上下文，让大模型返回期望结果。
5.
Open AI最佳实践：包括提供更多信息、指定角色、使用分隔符、拆解任务、提供例子、给思考时间等。
6.
关键框架：如ICIO框架、BROKE框架、CRISPIE框架等，可辅助使用Prompt。
7.
模型研究方法：有Zero-shot、few-shot、COT思维链、TOT思维树等，各有特点和作用。
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原创 小宝聊 AI 小宝聊AI 2024-01-30 00:12 发表于浙江
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小宝聊AI
十年大厂架构师， 专注于大模型技术和应用
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一 、什么是 Prompt