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    Prompt 簡(jiǎn)介及在文本分類上的使用

    Prompt,最初在NLP研究中被設(shè)計(jì)為特定任務(wù)的輸入形式,隨著ChatGPT的興起,它已成為與大模型交互的關(guān)鍵。Prompt Engineering是持續(xù)的研究領(lǐng)域,本文分享了作者學(xué)習(xí)prompt的心得與大模型入門知識(shí)。

    在與大模型交互時(shí),我們將輸入給模型的指令稱為Prompt,模型的輸出稱為Completion。大模型,如擁有海量參數(shù)的LLM,通過(guò)大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源訓(xùn)練,展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能和泛化能力。如ChatGPT展示了大語(yǔ)言模型在處理自然語(yǔ)言的驚人效果,預(yù)示著通用人工智能的可能。

    大語(yǔ)言模型通過(guò)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的監(jiān)督學(xué)習(xí),通過(guò)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,形成對(duì)語(yǔ)言規(guī)律的掌握。實(shí)際應(yīng)用中,模型處理的是token而非單詞,如GPT4的詞表包含如“中國(guó)”這樣的多token表示。

    在模型部署時(shí),涉及接口參數(shù)的調(diào)節(jié),下文將詳細(xì)探討不同解碼方式。Prompt設(shè)計(jì)涉及明確的任務(wù)、指令和角色,例如生成法律文件時(shí),可以指定律師角色和相關(guān)法律要求。

    清晰的指令和結(jié)構(gòu)化的輸出有助于模型理解和生成內(nèi)容。使用分隔符幫助模型理解輸入的不同部分,避免提示詞注入。例如,翻譯任務(wù)中,分隔符的應(yīng)用可以確保準(zhǔn)確的翻譯。

    在編寫Prompt時(shí),要考慮到模型的思考時(shí)間和任務(wù)復(fù)雜度,逐步引導(dǎo)模型思考,提高準(zhǔn)確性。鏈?zhǔn)絇rompt和順序Prompt是處理復(fù)雜任務(wù)的有效方法,通過(guò)拆分任務(wù)和子任務(wù),幫助模型更高效地解決問(wèn)題。

    提示工程需要迭代優(yōu)化,不斷試驗(yàn)和改進(jìn),找到適合特定應(yīng)用的Prompt。同時(shí),學(xué)習(xí)如何利用并行Prompt或多步驟的循環(huán)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu),以滿足復(fù)雜應(yīng)用的需求。

    總之,設(shè)計(jì)Prompt時(shí)應(yīng)策略性地提供信息,平衡模型能力與主動(dòng)學(xué)習(xí),參考相關(guān)教程和課程,如吳恩達(dá)的教程和datawhale的課程,以獲取高質(zhì)量的模型響應(yīng)。

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