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备注:本篇文字为博主学习吴恩达老师的Prompt Engineering课程后的学习笔记,如果您觉得笔记中的内容不正确可以随时与我联系,谢谢!我会尽量保证本篇博客内容的高质量和可靠度。
大语言模型(LLM)可以划分为基础大语言模型和指令调整大语言模型两类,下面给出了这两类模型的相关概念:
注意:这并不是说给大语言模型编写的指令必须要尽量短。
解释:模型幻觉是指大语言模型在生成文本时可能会产生一些与事实不符、错误或根本不存在的信息。这可能是由于模型在训练过程中学习了某些错误的模式,或者是因为模型在处理某些复杂的任务时过于依赖模式识别而忽视了事实的准确性。
Prompt优化策略:
解释:尽管大语言模型在文本生成和理解方面取得了很大的进展,但它们在处理复杂的数学问题,尤其是需要进行多步骤推理或符号运算的问题时,表现往往欠佳。这可能是因为这些模型主要是基于文本数据进行训练的,而缺乏足够的数学结构和逻辑的训练。
Prompt优化策略:
创建摘要:
模型推理:
文本转换:
文本扩充:
大语言模型中通过设置角色来描述对话中的不同参与者,主要的角色包括:System、Assistant和User,对他们的介绍如下:
独角兽公司的概念:所谓“独角兽公司”是指那些估值达到10亿美元以上的初创企业。这些企业通常是优质、市场潜力无限大,并且其商业模式很难被复制的绩优股。
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