AIGC提示工程深度指南:技术、应用和未来趋势

探索提示工程:这是一篇深入介绍人工智能中提示工程的文章,包括其起源、技术、应用和未来趋势。我们将深入讨论GPT-2和GPT-3在提示工程中的作用,以及链式思维提示技术如何改善大型语言模型的推理能力。此外,我们还将分享如何学习和提升您的提示工程技能。

AIGC提示工程深度指南:技术、应用和未来趋势

AIGC中的提示工程深度指南:技术、应用和未来趋势

目录

提示工程简介

提示工程是人工智能(AI),特别是自然语言处理(NLP)领域内的一个新兴领域。提示工程的关键在于将AI的任务描述嵌入到输入中,通常以问题的形式,而不是明确提供。这种技术将任务转化为基于提示的数据集用于训练语言模型,这个过程被通俗地称为"基于提示的学习"或"提示学习"。

提示工程的演变

诸如GPT-2和GPT-3等突出的语言模型在提示工程中标志着重要的里程碑。这些模型受到大量文本的训练,掌握了生成与人类编写的文本极其相似的输出的艺术。提示工程还被用于对模型进行特定任务的微调。一个值得注意的例子是T0模型,该模型使用62个数据集对12个NLP任务进行了微调。该模型在新任务上表现出色,甚至超过了没有预先训练就进行单个任务训练的模型。

理解思维链提示

思维链(CoT)提示是一种旨在增强大型语言模型(LLMs)推理能力的技术。通过提供一项任务的少数示例,可以提高模型的推理能力。例如,对于算术问题,CoT提示可能会诱导LLM以模仿人类思维过程的推理步骤进行回答。

引出思维链推理的方法

引出思维链推理有两种主要方法:少示例提示和零示例提示。少示例提示需要在提示中包含至少一个配对的、带有正确的人类编写的思维链推理的问题的示例。另一方面,零示例提示可能只是简单地在提示后追加"让我们一步步思考"这几个词。这种方法允许更好的扩展,因为它消除了为每个任务设计特定的思维链提示的需要。

提示工程的重要性

提示工程不仅仅是关于设计和开发提示词。它涵盖了与大型语言模型交互和开发的各种技能和技术。提示工程在与大型语言模型交互,以及理解大型语言模型能力方面起着重要作用。通过提示工程,用户可以提高大型语言模型的安全性,也可以增强大语言模型的能力,例如借助专业领域知识和外部工具。

提示工程的学习机会

由于需求旺盛,我们元壤教育研发了一系列关于LLM提示工程的课程。这些实践性强的课程将覆盖提示工程技术、用例和工具,有效地在大型语言模型(LLMs)之上构建应用。

发布者:黎跃春,转转请注明出处:https://liyuechun.com/2023/06/27/an-in-depth-guide-to-prompt-engineering-in-aigc-techniques-applications-future-trends/

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