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Prompt Engineering 1. 介绍通用人工智能和专用人工智能 人工智能AI可以分为通用人工智能AGI和专用人工智能Narrow AI。AGI是一种能够理解、学习和执行任何人类可以完成的任务的智能。与此相对专用人工智能是专门设计来执行特定任务或解决特定问题的系统例如语音识别、图像分类或推荐系统。提示工程主要应用于专用人工智能通过设计和优化提示词提高人工智能系统的性能和准确性。 2. 理解Prompt 提示词 Prompt是与人工智能系统如GPT-4交互时所输入的指令或问题。有效的提示词能够引导AI生成高质量、相关性强的输出。提示词的设计和优化是提示工程的核心。 3. 什么是提示工程 提示工程Prompt Engineering是设计和优化提示词以获取理想输出的过程。它涉及理解AI模型的行为和限制构建精确、明确和上下文相关的提示词。 4. 掌握提示工程的优势必要性 掌握提示工程可以显著提高AI系统的效用和用户体验。有效的提示工程可以 提高输出的准确性和相关性
减少人工后处理的需求
增强AI系统在复杂任务中的表现 5. 提示工程目的是什么 提示工程的主要目的是通过优化提示词最大化AI系统的性能。这包括生成更准确的回答、改进用户交互体验、提高任务完成效率等。 二、提示词组成、迭代、调优及示例
TIPS 1. 提示词的组成 一个有效的提示词通常包括以下部分 问题或指令的清晰描述
必要的上下文信息
预期输出格式
任何额外的约束或要求 2. 提示词的迭代、调优 提示词的优化是一个迭代过程涉及以下步骤 初始提示词的设计
观察AI生成的输出
根据输出结果调整提示词
反复迭代直到获得满意的结果 3. 提示词基础示例 基础提示词示例如下
prompt_1 列出2023年最受欢迎的编程语言。prompt_2 解释一下量子计算的基本原理。
# 通过API调用获得响应response_1 ai_model.generate(prompt_1)response_2 ai_model.generate(prompt_2)
print(response_1)print(response_2) gpt4实践 prompt_1 “列出2023年最受欢迎的编程语言。” prompt_2 “解释一下量子计算的基本原理。” 4. 提示词 “ 指定输出格式 “ 示例 指定输出格式的示例如下 python prompt_3 “请以列表形式列出2023年最受欢迎的编程语言。” prompt_4 “用不超过200字的段落解释量子计算的基本原理。”
response_3 ai_model.generate(prompt_3) response_4 ai_model.generate(prompt_4) print(response_3) print(response_4)
#### GPT案例### 5. 提示词 上下文语境 示例 - 多轮对话解决问题上下文语境的示例如下pythonprompts [ 请解释一下机器学习和深度学习的区别。, 机器学习是一个广泛的人工智能领域而深度学习是其中的一个子领域专注于使用多层神经网络处理复杂任务。请问需要更详细的解释吗, 是的请详细说明深度学习的具体应用。]
for prompt in prompts: response ai_model.generate(prompt) print(response)
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