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高效的ChatGPT Prompt (三) 持续优化Prompt
当然, 参考下这些好的Prompt是非常有价值的. 但写出好的Prompt的一个关键的方式不在于去抄那些好的Prompts, 而是自己持续去改进微调你的Prompts. 根据你的期望,提出一个Prompt, 向ChatGPT提问 获得ChatGPT的响应,比对结果与你的期望的差距, 调整Prompt,弥补ChatGPT忽略的地方 再次获得ChatGPT的响应,检查是否满足你的需求 这才是好的Prompt的生成的最佳方式. 不存在一个放之四海皆标准的好Prompt, 你需要持续的与ChatGPT互动,去微调你的Prompt,才有可能让它更满足你的需求. 这篇文章是我从我过往的文章中随便选出来的 -- JMeter与LoadRunner的简要对比 第一版Prompt 我希望ChatGPT帮助我总结这篇文章说了什么, 所以我的第一版的Prompt是这样的 所以意识到这一点后,我改进了我的Prompt 第二版Prompt 我提供了一段文章,以---开始并结束. --- .... 文章内容过长,忽略.
1K10编辑于 2023-08-31 - 来自专栏全栈程序员必看
Sql Prompt 10激活成功教程
www.red-gate.com 127.0.0.1 licensing.red-gate.com 127.0.0.1 productlogin.red-ga 如下图： 然后点击数据库中的SQL Prompt 点击Manage License 然后点击Activate 然后打开SQL.Prompt.Keygen.exe，将生成的注册码拷贝到输入框内,然后点击Activate 继续点击Activate
2.6K20编辑于 2022-09-17 - 来自专栏Python与算法之美
10种实用的Prompt技巧图解
收集整理了prompt engineering的10种实用技巧，以图解的方式解释了它们的主要原理。 本文追求以极简风格逼近这些方法的第一性原理，把黑话翻译成人话，并使用图片范例进行说明。 一，Structured Prompt (结构化提示词) 可以按照 prompt = 角色 + 任务 + 要求 + 提示 的结构设计清晰明了的提示词。 二，Prompt Creator (提示词生成器) 简单地说，就是让ChatGPT扮演一个提示词生成专家，帮助你完成/完善/改进 你的prompt。 七，Self-ask Prompt (自我提问) 在prompt范例中引导LLM将一个复杂的问题拆分为简单的子问题，逐个回答，然后汇总成为答案。 AutoGPT也是这种强化学习范式prompt的产物，AutoGPT设计的主要prompt模式如下： Thoughts(当前的思考)->Reasoning(推理过程->Plan(后续计划)->Criticism
3.5K21编辑于 2023-09-05 - 来自专栏GLM 技术文章
BPO：灵活的 Prompt 对齐优化技术
于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。 因此，我们提出另外的一种方案，即黑盒提示对齐优化技术（Black-box Prompt Optimization），通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐。 BPO对齐技术对 GPT-3.5-turbo 有22%的提升，对 GPT-4 有 10% 的提升。 BPO 能够助力 llama2-13b 大幅超过 llama2-70b 版本的模型效果，并让 llama2-7b 版本的模型逼近比它大 10 倍的模型。 三、研究者说问：BPO 和反馈学习方法（PPO、DPO）以及 Prompt Engineering方法（如OPRO）的区别是什么？
66810编辑于 2023-12-22 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
Auto-Prompt | 大模型提示(Prompt)优化新方法IPC：可根据用户意图进行定向优化
为了能够让LLMs发挥出最佳性能，自动提示（Auto-Prompt）工程至关重要。 今天给大家分享的这篇文章，提出了一种名为Intent-based Prompt Calibration (IPC) 的系统，旨在通过使用合成案例样本来优化大型语言模型（LLMs）的提示（prompt）工程 「该方法核心思想是根据用户意图迭代地细化提示」， 在优化过程中，系统生成相关案例样本数据集，并根据生成的数据集优化提示。 为了解决大模型的提示敏感性问题，有人提出使用软提示（soft-prompt）的方法，但此类方法需要对LLM本身做相应的改变才可进行优化。然而最近的研究表明，可以通过大模型本身来优化提示。 优化过程中，首先通过提供一个元提示（meta-prompt）来迭代执行，这个元提示结合最近几次的提示分数，最后引导模型选出分数更高的提示。
1.6K10编辑于 2024-03-02 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列36. Prompt结构化编写和最优化算法UNIPROMPT
上一章我们聊了标准化的Prompt生成方案DSPy，但DSPy还是更多依赖few-shot的Prompt编写范式，在纯任务描述型指令上的优化效果有限。这一章我们就重点关注描述性指令优化。 我们先简单介绍下结构化Prompt编写，再聊聊从结构化多角度进行Prompt最优化迭代的算法方案UniPrompt1. 相比上一章DSPy里面提到的大模型反思直接优化，以及随机搜索的方案要更加有系统针对性~Prompt Optimization？论文前面很有意思，作者先尝试论证定向Prompt最优化这个事它靠不靠谱。 如下是background角度prompt生成的prompt。作为初始化，会采样10个模型生成的prompt，然后选择验证集上效果最优的prompt。 这里两阶段的设计和梯度累计的思路相似，其实还是想要降低个别样本，甚至个别mini-batch在prompt迭代时陷入个性而非共性优化的问题(其实你只要试试用大模型去做过prompt优化就会发现模型非常容易被带偏
1.3K22编辑于 2024-08-14 - 来自专栏CSDNToQQCode
【千帆大模型4】——Prompt优化——游戏对话语句优化
优化目标： 用于一个学习对话类的游戏。可以让大学生，特别是男孩子学会如何与女孩子对话。 此对话应用于对话小游戏： 【寻找游戏大模王】利用千帆大模型4制作小游戏 优化操作指引 优化指引在新手引导里面，右上角，直接点就行，描述的很直接，有动作指引。 优化效果还是不错的，这里有一些参数我们来看着调整。 这样又生成了个模板： 总结 这只是一个简单的游戏对话的优化，虽然可以在结果中看到想要解析出来我们需要的接口还是比较麻烦的，如果要能根据结果再做反推就好了，期待这个功能。
44310编辑于 2023-11-22 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列10. 思维链COT原理探究
前一章思维链基础和进阶玩法我们介绍了如何写Chain-of-thought Prompt来激活生成逐步推理，并提高模型解决复杂问题的能力，这一章我们追本溯源，讨论下COT的哪些元素是提升模型表现的核心？ 实验 论文针对以上3个元素分别进行了实验，通过改变COT few-shot prompt中特定元素的取值，来分析该元素对COT效果的贡献 观点1.Symbol的形式和取值本身对COT影响不大 这里论文用了两种控制变量的方式 ：symbol随机采样和特殊符号替换 特殊符号替换(symb_abs) abstract symbol就是用特殊符号来替换symbol，这里作者同时替换了question，prompt和answer里面的
3.1K53编辑于 2023-07-15 AI提示词（Prompt）设计优化方案 _ 高效使用AI工具
AI 提示词（Prompt）设计优化方案 | 高效使用 AI 工具嘿，各位技术探索家们！在这个 AI 横行的时代，你是不是常常感觉自己和 AI 之间隔着一层 “神秘面纱”？ 迭代优化机制建立设计提示词不是一蹴而就的，需要不断打磨、优化 。建立提示词优化闭环，包含测试、评估、改进三个阶段。 ：$14 + 10 = 24$（元）第四步，计算应找回的钱数：$50 - 24 = 26$（元）客服对话系统场景在机票退改签场景中，通用型 AI 客服容易陷入循环对话。 组不同参数for _ in range(10): params = create_dynamic_params() print(generate_prompt('prompts/customer_service.txt 自动化优化系统# 提示词自动优化算法框架def auto_optimize(prompt): while True: response = call_llm(prompt)
3.5K10编辑于 2025-03-29- 来自专栏Python与算法之美
10，模型的优化
搜索超参数空间以优化超参数需要明确以下方面： 估计器 超参数空间 交叉验证方案 打分函数 搜寻或采样方法（网格搜索法或随机搜索法） 优化模型的常见方法包括 网格搜索法，随机搜索法，模型特定交叉验证， 信息准则优化。 使用网格搜索法或随机搜索法可以对Pipeline进行参数优化，也可以指定多个评估指标。 ? ? 三， 模型特定交叉验证 一些特定的模型，sklearn构建了一些内部含有交叉验证优化机制的估计器。 它们主要是在linear_model模块。 linear_model.LassoLarsIC 采用了信息准则进行优化。
77421发布于 2020-07-17 - 来自专栏全栈程序员必看
SQL Prompt10 安装激活教程，让你写sql 如鱼得水
需要sql_Prompt 10压缩包的请看文章最底下，有链接下载 1.首先得有我们的SQL Prompt 10压缩包 2.选择SQLPromptDownload.exe进行安装 打开安装界面，全部勾选选点击 选择安装位置，一般不推荐安装C盘，继续install——>>>>等待安装完成点击finish 3.打开sqlserver数据库 打开sqlserver数据库，可能有些兄弟进入不是这样得，有sql_Prompt 安装成功得初始界面，你随便点两下进去sqlserver主界面就好了，进去就是如下图，会多一个SQL Prompt选项卡 重点：这里开始，把网断掉，还有什么安全助手什么玩意得关掉—》(可能不关也可以，反正我是可以 ) 点击manage license记得断网，必须断网 可能有些兄弟点击sql_Prompt会有很多选项，就找着help —》manage license 一样可以的 进入manage Activate manually 点击Activate manually后如下图，复制左边框框的所有内容，到SQL.Prompt.Keygen中 复制过来的字符串粘贴到我画的那个绿色框框里
12.4K32编辑于 2022-09-17 - 来自专栏NLP/KG
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering 1.ChatGPT Prompt Engineering 主题： 与 ChatGPT 停止 --stop <介于10-100之间的整数> 使用--stop参数在过程的中途完成作业。在较早的百分比处停止作业可能会产生模糊、细节不清晰的结果。 例如，我们可以使用它来生成情感分类器的快速样本，如下所示： Prompt: 生成10个情感分析的例子。这些例子被分类为正面或负面。生成2个负面例子和8个正面例子。 What is the date 10 days ago in MM/DD/YYYY? one day to today, then today is one day later. today = datetime(1943, 6, 1) + relativedelta(days=1) # 10
2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏Java知识点
第10章_索引优化与查询优化
虽然 SQL 查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成 物理查询优化 和 逻辑查询优化 两大块。 物理查询优化是通过 索引 和 表连接方式 等技术来进行优化，这里重点需要掌握索引的使用。 关联查询优化 # 3.1 数据准备 # 分类 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `type` ( `id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT ` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY (`bookid`) 优化是必须的。 # 9.2 前缀索引对覆盖索引的影响 结论： 使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。 # 10.
83630编辑于 2023-08-02 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
liberation within its aims, because they believe that men are also harmed by traditional gender roles.[10
38120编辑于 2023-10-22 - 来自专栏AI
Prompt工程
评估程序（或“评估”）对于优化系统设计很有用。 良好的评估是：代表真实世界的使用情况（或至少是多样化的）包含许多测试案例，以增加统计功效（请参阅下表的指南）易于自动化或重复待检测的差异95% 置信水平所需的样本量30% 约 10 10% 约 100 3% 约 1,000 1% 约 10,000
66310编辑于 2024-05-09 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
liberation within its aims, because they believe that men are also harmed by traditional gender roles.[10
41610编辑于 2023-10-22 - 来自专栏圆圆的算法笔记
NLP Prompt系列——Prompt Engineering方法详细梳理
这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法，主要包括人工构造prompt、自动生成prompt、隐空间prompt3种类型，看看顶会论文中都是如何构造prompt模板并以此提升 1 人工构造prompt 最基础的方法就是基于人工知识来定义prompt模板。Prompt模板可以分为prefix prompt和cloze prompt两类。 3 隐空间中的prompt 上面介绍prompt模板都是具体文本的prompt，另一种类型的prompt是在隐空间的prompt。 GPT Understands, Too（2021）采用的思路是将人工定义的prompt的token对应的embedding从预训练模型输出的改为一个可学习的hidden向量，让模型去优化。 为了建立模板中各个token之间的关系，文中采用了双向LSTM这种序列建模的方式生成每个prompt token的表示，第i个token的向量可以表示为如下公式： 4 总结 本文详细梳理了近2年10
4.7K31编辑于 2022-09-22 - 来自专栏【腾讯云开发者】
一文掌握Prompt：万能框架+优化技巧+常用指标
02、Prompt 万能框架 在编写 Prompt 时，从0到1的编写出第一版 Prompt 往往是最难的，而基于已有 Prompt 利用各种技巧进行优化则相对简单。 具体而言，就是把我们的要求转换为一个 “编码” 任务，例如： 请列出10个国家，并以列表形式返回 请列出10个国家，并以列表形式返回。 例2：请输出10个国家，并包含这10个国家的“名称”，“人口”，“位置”。 请列出10个国家，并包含这10个国家的“名称”，“人口”，“位置”。 6.2 让大模型帮你优化 Prompt 我们可以使用各种技巧优化我们的 Prompt，那大模型可不可以帮我们自动优化我们的 Prompt 呢？ 利用更多技巧不断优化。 我们认为在一个大模型工程中，“Prompt”应该起到基石般的作用，有效稳定可扩展。
12.3K109编辑于 2024-07-30 - 来自专栏NLP/KG
Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)--结构化Prompt
Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt 1.结构化 Prompt简介 结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们日常写作的文章，看到的书籍都在使用标题 生成的初版 Prompt 足以应对大部分日常场景，生产级应用场景下的 prompt 也可以在这个初版 prompt 基础上进行迭代优化得到，能够大大降低编写 prompt 的任务量。 自动化分析评估 Prompt 可以使用 prompt 评分分析类 Prompt“” #Role:Prompt工程师 ##Attention： - 我总是被老板骂写不出来Prompt，如果你能写出优秀的 - 迭代优化能力强，能通过不断调整和测试Prompt的表现,持续改进Prompt质量。 - 能结合具体业务需求设计Prompt，使LLM生成的内容符合业务要求。 Prompt，慢慢思考并一步一步进行输出，直到最终输出优化的Prompt。
1.6K11编辑于 2024-03-23 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密prompt系列39. RAG之借助LLM优化精排环节
精排模型的训练目标常用的有几种，有全局优化的ListWise，有每个item独立拟合ctr等直接目标的pointwise，还有对比优化的pairwise。 UPR论文直接使用大模型，基于以下的prompt模版，计算query每个字的解码概率取平均作为P(query|content)的近似，因为可以并行解码，所以这个方案虽然用大模型但是也不算慢。 github.com/sunnweiwei/RankGPT RankGPT提出了基于permutation的大模型排序方案，模型会输入多个content上文，并使用指令要求LLM根据内容的关联性按顺序输出内容序号, prompt 论文使用以下prompt让模型对两个内容进行对比，输出A/B的结果，这里论文也是使用了prob 概率，不过相对于pointwise使用所有内容的prob概率直接进行排序，pairwise会两两进行对比， bubble sort，对比pairwise的实现逻辑每次对比交换都需要计算大模型对比两个文档的相关性，setwise可以一次对比组内的3-4篇文档，在效率上会有进一步提升，对比如下图 效果上论文使用NDCG@10
97521编辑于 2024-09-26
腾讯云开发者
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