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【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。 基本对话 目标：随机渣男与女朋友的对话式聊天，需要5条信息， 1、信息1是渣女的问句； 2、信息2是渣男的优秀回复； 3、信息3是普通男的一般回复； 4、信息4是渣女对信息2渣男的回复并告知回答对了给与奖励话语 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 - 来自专栏微言码道
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。 - 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。 对政府机关的工作流程有深入了解 4.
1.6K11编辑于 2024-03-23 - 来自专栏奔跑的人生
(转)SQL Prompt 4 破解步骤
1.首先安装sql prompt 的原文件 ? 2.找到sql Prompt 4.0安装目录， 把破解的注册码生成程序，拷贝进安装目录 。 一般默认：【d:\Program Files\Red Gate\SQL Prompt 4】。 3.断开网络，关闭vs mssql ,sql prompt 程序 4.运行注册码程序，先点1 ,然后点2,会生成注册码，此时不要关闭此程序 ? 5.运行mssql ，点击菜单 sql prompt 4 ,选择 serial Number ，输入注册码，点active ? ? ? 6,因为没有联网，所以会提示错误,把所有错误信息复制到SQLPrompt 4 Keygen.exe 的 Activation 里面，点击3会生成一大部分代码, ?
1.7K30发布于 2019-09-10 - 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。 下面是我们做的一个简单评估：在 VicunaEval 上使用 GPT-4 进行自动评估，BPO 能够大幅提升 ChatGPT、Claude 等模型的人类偏好，并助力 llama2-13b 模型大幅超过 BPO对齐技术对 GPT-3.5-turbo 有22%的提升，对 GPT-4 有 10% 的提升。 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EdisonTalk
ChatGPT学习之旅 (4) Prompt花式用法
上一篇：Prompt进阶用法 AI时代的处世法则，能动口，尽量不动手！今天，我们再了解一些Prompt的花式用法，让GPT更懂你！ 先试探，再深入 很多时候，欲速则不达，慢慢来，反而比较快。 Prompt： 你是一个PPT专家，请帮我拟一份关于[GPT将彻底颠覆教育]的PPT大纲，受众是中国一线城市的高中老师。 GPT在教育中的应用前景 - 提高教学效率和质量 - 个性化学习与定制教育 - 跨文化交流与语言学习 - 开拓创新教学方法 ## 4. （2）表格和列表 我们可以直接在prompt中提示：“用表格/列表输出”即可。 （3）强调 我们可以prompt中提示：“重点加粗”即可。 （4）插入图片 第一种方式：使用图片接口 ! Prompt： 补充更多，给我一点惊喜 AI： 小结 本篇，我们了解了ChatGPT中的一些花式prompt玩法，可以帮助我们调教GPT完成一些具体的任务，比如根据某个概念生成一份报告、PPT提纲 以及
43610编辑于 2024-06-05 - 来自专栏做数据的二号姬
学习笔记 | ChatGPT Prompt Engineering for Developers 4
01 2023-06 学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 4 吴恩达chatGPT课程学习笔记&简单翻译，有兴趣的同学还是去看原版的课程比较好~ 感兴趣的同学请去看原版的课程，原本的课程是免费的： https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers 比如，想要识别评论的情感，无需部署和训练模型了，只需要简单地输入prompt： prompt = f""" What is the sentiment of the following product Review text: '''{lamp_review}''' """ response = get_completion(prompt) print(response) 同样的，可以通过加一些提示词来控制模型输出的形式
36330编辑于 2023-09-06 - 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 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。 当最近几步没有改进，或者达到最大迭代次数时，优化过程就会结束（对应上图4）。
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。 那为了实验prompt的敏感性，论文使用GPT4对初始Prompt进行改写，并计算改写prompt和最初prompt 的cosine距离（Ada-002）作为指令变动幅度的衡量(d(x))，然后使用改写 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——自定义角色【撰写大学生检讨书】
服务以及基本设置： 这里选择的是千帆4 测试结果： 问句： 由于今天早上没有叠被子，需要写一份检讨书。 [您的姓名] [日期] 保存Prompt模板： 这里直接新建一个Prompt即可。 操作步骤1：创建Prompt 操作步骤2：保存模板 优化与推理： 在模板首页能看到【在线优化Prompt】，直接点进来。 先进行优化，这里需要选则应用后才能点击【推理】。 4. 请教与互助：我将积极向老师请教，与同学们互相学习，取长补短，共同提高。 通过以上努力，我坚信能够避免同样的错误再次发生，取得更好的学业成绩。 [XXXXX] 日期：XXXX年XX月XX日 优化后的逻辑性以及礼貌用语更为合适一些，还是非常不错的工具。 这个优化在自己调试的时候也能有很多的帮助。
42610编辑于 2023-11-22 - 来自专栏aigc
gpt-4o 生成前端图示 Prompt 指南
本文将探讨如何有效地使用 Prompt ，借助 GPT-4o 生成前端技术图示。一、图示类型图示可以大致分为以下几种主要类型，每种类型都有其特定的应用场景和 Prompt 要点：1. (diamond below the third rectangle).Left Path (Yes):Step 4A: Create ZIP archive (rectangle).Right Path 4. 知识图谱类算法演示：如通过数字块和滑动窗口的动态移动，直观展示滑动窗口算法的核心概念。 二、Prompt 技巧1. 技巧，通过 GPT-4o 能够高效生成前端相关的图示，帮助直观地传达复杂的技术信息。
62400编辑于 2025-07-23 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。 AI模型有最大token限制（如GPT-4为8192 tokens），超过限制会截断内容。建议采用分层递进法：先给出核心指令再补充细节要求最后追加修正指令2. AI生成的内容总是偏离主题怎么办？ 性能要求： - 响应时间<500ms - 内存占用<100MB 4. 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- 来自专栏河湾欢儿的专栏
4.页面优化
为什么要优化？ 优化的好处 1.提升网页响应速度 2.有利于搜索引擎搜索 3.对后期维护比较方便 怎么优化？ 1.减少请求 2.减少文件的大小 3.页面性能 4.可读性、维护性 1.图片合并 2.css文件合并 （多个css文件合并为一个、少量的行内样式、避免import的方式引入文件） 3.减少图片的大小 （选择合适的图片格式） 4.css值缩写 5.0px 中px省略 0% 0 0.5可以写成.5 6.选择器合并 7.link标签引入样式放到head标签中 8.js脚本建议放在底部，等页面加载完之后再处理 尽量用语义化的标签来编写，有利于seo 15.类型和id名，以内容语义来命名 16.避免hack 17.模块化（一系列相关的结构做成一个模块来处理） 18.必要的时候添加注释，可读性比较好 比如说代码优化 ，大家试着说一下怎么优化？
51220发布于 2018-09-06 - 来自专栏技术杂记
Mysql 优化存储4
优化脚本 一般此过程会非常漫长，可以写一个脚本来后台运行，或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #! opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控，IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后 ，立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小，可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间，平均在10%左右，我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间，对于一个大库来说，能节省不少磁盘空间 ，并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --
41620编辑于 2022-03-21 - 来自专栏Java 汇总
4.Mysql 优化
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的 如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。 * FROM t1 WHERE key_part1 = constantORDER BY key_part2; ---- 假设 key_part1不是索引或索引的一部分，在条件中作为常量条件存在，则优化器也会使用索引 为了获得文件排序操作的内存，从MySQL8.0.12开始，优化器会根据需要递增地分配内存缓冲区，直到达到sort_buffer_size系统变量指定的大小，而不是像MySQL8.0.12之前那样预先分配固定数量的
1K20发布于 2020-10-29 - 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 风格 --style <4a、4b或4c> 在Midjourney模型版本4的不同版本之间切换。 3.Prompt 应用 在这个指南中，将介绍一些高级和有趣的方式，通过 prompt engineering 来执行有用的更高级别的任务。 请注意，本节正在积极开发中。 relativedelta(days=10) # The answer formatted with %m/%d/%Y is ten_days_ago.strftime('%m/%d/%Y') # Q: It is 4/ # It is 4/19/1969 today. today = datetime(1969, 4, 19) # 24 hours later, later = today + relativedelta
2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AI
Prompt工程
这个指南分享了从大型语言模型（有时称为GPT模型）如GPT-4 中获得更好结果的策略和技巧。这里描述的方法有时可以结合使用以达到更好的效果。我们鼓励进行实验，找到最适合您的方法。 这里演示的一些示例目前仅适用于我们最强大的模型gpt-4。一般来说，如果您发现一个模型在某项任务上失败了，并且有一个更强大的模型可用，那么值得尝试使用更强大的模型再次尝试。 评估程序（或“评估”）对于优化系统设计很有用。
66310编辑于 2024-05-09 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
4. 展示给模型您希望看到的内容 将示例添加到提示中是实现良好生成的关键方式之一。示例向模型展示了我们所针对的输出类型。 请提供您想要的一些生成类型的示例。这被称为少样本学习。我们来看一个例子。 An overview of Toronto 4. Toronto events 5. Restaurants in Toronto 6. Shopping in Toronto 7.
38120编辑于 2023-10-22 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列4. 升级Instruction Tuning：FlanT0InstructGPTTKInstruct
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？ 哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。 结合prompt-tunning 既然指令微调提升模型对指令的理解能力，作者认为应该对进一步使用soft-prompt也应该有提升。 T0是固定了4类任务在其余任务上微调 下面我们细说下T0的指令数据和消融实验 指令集 T0构建了一个开源Prompt数据集P3(Public Pool of Prompts)，包括173个数据集和2073 个prompt。
20K82编辑于 2023-03-24 - 来自专栏mathor
枚举+优化（4）——哈希表优化实例2
例3.四平方和 思路1：枚举abcd，判断a^2^+b^2^+c^2^+d^2^是否等于N 分析规模 a：0 ~ sqrt(500000 / 4) b：0 ~ sqrt(500000 / 3 font color = red>经验：1秒=10^8^ 思路2：枚举abc，判断N-a^2^-b^2^-c^2^是不是完全平方数 分析规模 a：0 ~ sqrt(500000 / 4) * d) == f.end()) f[c * c + d * d] = c; //枚举a，b的值 for(int a = 0;a * a <= n / 4; << c << " " << d << endl; return 0; } } } return 0; } 例4. ; return 0; } 第一次作业 先说说的思路，当时看到这题有点懵，可能还是对哈希算法掌握的不够，怎么都想不到用哈希的方法去做，索性先写了个O(N^2^)的两重循环，想着这几天学的优化
82950发布于 2018-06-08
腾讯云开发者
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