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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。 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？ 与 OPRO 对比，BPO 最大的特点在于更加通用，OPRO 等现有的 Prompt Engineering 技术大多需要针对特定的数据进行搜索，并且会搜索得到一个针对特定任务的提示。 而 BPO 在训练得到提示优化器后，可以优化各种用户指令。问：BPO能否针对一条指令进行迭代优化？
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. 以上的结构化Prompt编写其实就是把prompt拆分成了多个角度,例如profile，rules，workflow等等进行分别优化。 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。 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 9个SQL优化技巧
大多数的接口性能问题，很多情况下都是SQL问题，在工作中，我们也会定期对慢SQL进行优化，以提高接口性能。这里总结一下常见的优化方向和策略。 过度索引：当表中存在过多的索引时，可能会导致数据库优化器在选择使用哪个索引时变得困难。这可能会导致查询性能下降，因为优化器可能选择了不是最优的索引。 为了优化这个查询，我们可以考虑以下几种方法： 索引优化： 确保在 customer_id 字段上创建索引，以加速 GROUP BY 和 WHERE 子句的执行。 条件优化： 使用WHERE条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。而不是在分组后使用having过滤数据。 深分页limit优化深分页通常指的是在处理大量数据时，用户需要浏览远离首页的页面，例如第100页、第1000页等。
1.3K10编辑于 2024-05-21- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET 9 的 LINQ 优化详解
在 .NET 9 中，微软为 LINQ（Language Integrated Query）引入了三个新的扩展方法，增强了数据查询的灵活性和表达力。 这是对 GroupBy(...).Select(g => new { g.Key, Aggregate = g.Aggregate(...) }) 的优化，性能更高且代码更简洁。 91533 • Index: https://github.com/dotnet/runtime/issues/95563 • 博客文章： • Three new LINQ methods in .NET 9 Three new LINQ methods in .NET 9 • Unlocking New Possibilities: Top LINQ Methods Introduced in .NET 9
26610编辑于 2025-07-26 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。 如果查询到航班取消，AI 客服接着说：“非常抱歉，您的航班已取消，系统已自动为您触发改签建议流程，我这边为您推荐几个合适的改签航班……”AI提示词（Prompt）设计优化方案 | 高效使用AI工具六、代码实现 请举例说明提示词的迭代优化过程优化案例：初始提示："写一篇关于新能源汽车的文章"1st优化："写一篇2000字的行业分析文章，重点对比比亚迪和特斯拉的技术路线"2nd优化："补充2024年最新电池技术参数 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- 来自专栏测试开发干货
【简历优化平台开发教程-9】目标企业 优化意向
所以，简历优化的话后期算法上，也会着重偏向检查各位简历的内容是否满足上述目标企业。
27920编辑于 2023-08-14 - 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 A First Evaluation on ChatGPT (Mar 2023) UZH_CLyp at SemEval-2023 Task 9: Head-First Fine-Tuning and A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT (Feb 2023) A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt 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。 DATE_UNDERSTANDING_PROMPT = """ # Q: 2015 is coming in 36 hours.
2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列9. 模型复杂推理-思维链基础和进阶玩法
这一篇真的是解密prompt！我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写，如何写的更高级。 由题意可知，两汽车相遇时，它们已经行驶了 500 千米，所以有：$40x + 60x = 500$解得 $x=50/9$，即两汽车相时，摩托车行驶了 50/9 小时。 因此，摩托车共行驶了：$80 \times (50/9) = 400$ p(r_i,a_i|prompt, question)=exp(\frac{1}{k}\sum_{k=1}^K logP(t_k|prompt,question,t_1,...t_{k-1})) 针对解码参数论文还做了一些测试 Reducing 问题拆解 图片 还是同一道相遇问题，通过Reduce prompt，ChatGPT输出：要解答摩托车共行驶了多少千米？
7.9K63编辑于 2023-07-15 - 来自专栏JusterZhu
.NET9 AOT的性能优化
前言 .NET9里面重要的一个优化是对于AOT预编译的内联优化，这种优化较高的提升了AOT运行的性能。本篇看下这种优化技术。 AOT优化概述 优化从来都不是简单的去掉几行代码或者改动几个机器码就行了，需要统筹考虑，以AOT优化来参考说明。 .NET9里面AOT的优化主要聚焦于内联上面。 实际上的更复杂，举个例子比如在一些编译器中，发现DEF函数里面的int变量x并没有做任何事情，激进下的优化直接把变量x也给删除了。 回到正题，上面略微了解下优化的关键点。 注意，本篇的AOT的内联优化是直接在编译阶段，无论是否有热点都会一次性的优化到可执行文件二进制的结果。我们下面继续看AOT的内联优化操作。 优化之后的代码，凸显了可见性的精简和凝练。 这依然只是部分优化，可以预见后续的.NET10,11,12等等在AOT上有更大性能的提升。 以上就是本篇内容，欢迎点赞，关注。
38800编辑于 2025-01-23 - 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。
66310编辑于 2024-05-09 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
including access to contraceptives and abortion), and the right to enter into contracts and own property.[9] Sightseeing in Toronto 9. What to do in Toronto
38120编辑于 2023-10-22 - 来自专栏软件工程师成长笔记
9月17-MySQL性能优化
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑 对安全性的考虑 HEAP内存引擎 1）频繁更新和海量读取情况下仍会存在锁定状况 索引优化 一样会产生读写锁 3）负载均衡主要使用分库方案，主从主要用于热备和故障转移 MySQL Cluster：高可用 1）同步复制 2）自动故障切换 3）自我修复 4）无共享架构，无单点故障 5）跨地域复制 9、
47230发布于 2018-10-10 - 来自专栏写代码和思考
MySQL学习笔记(9) MySQL性能优化
背景 本文讨论一些性能优化的原则和方法。 2.知识 性能优化是通过合理安排资源，调整MySQL参数，服务器环境等手段使得MySQL 运行更快，更节省资源。 常见的优化方法： 查询优化 数据库表结构设计优化 MySQL所在的服务器优化 可以从多个方面进行性能优化，原则是 尽量减少系统的瓶颈，减少资源的占用，加快系统的响应速度。 比如： 优化系统的文件系统，以提高磁盘I/O的读写速度； 优化操作系统调度策略，以提高MySQL在高负荷情况下的负载能力； 优化表结构，索引，查询语句使得查询的响应更快。 优化：尽量使用 连接JOIN 查询来代替子查询，连接查询不需要建立临时表，速度更快。 优化数据库结构 使用频率低的拆成新表 对于字段较多的表，可以将 使用频率低的字段分离出来形成新表。 优化 MySQL 服务器 硬件优化 配置较大内存 配置高速磁盘 合理分布磁盘I/O 多处理器等 优化MySQL配置文件的参数 MySQL配置参数在my.cnf ， my.ini 文件中，根据经验修改参数达到优化目的
57410发布于 2021-06-29 - 来自专栏不温卜火
HBase快速入门系列(9) | HBase优化
rowKey为1001的，SHA1后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7 原本rowKey为3001的，SHA1后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd 内存优化 HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的70%给HBase的Java堆。 基础优化 1. 优化延迟高的数据操作的等待时间 hdfs-site.xml 属性：dfs.image.transfer.timeout 解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间 9. flush、compact、split机制 当MemStore达到阈值，将Memstore中的数据Flush进Storefile；compact机制则是把flush出来的小文件合并成大的Storefile
86730发布于 2020-10-28 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
including access to contraceptives and abortion), and the right to enter into contracts and own property.[9] Sightseeing in Toronto 9. What to do in Toronto
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。 prompt模板的效果选择最优的prompt模板，或对多个prompt模板结果进行融合。 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。
4.7K31编辑于 2022-09-22 - 来自专栏Java进阶架构师
「mysql优化专题」详解引擎(InnoDB,MyISAM)的内存优化攻略？（9）
上一篇我们讲了关于视图应用与优化，本篇我们讲解内存优化。本篇短小精悍，通俗易懂。 ? 注意：以下都是在MySQL目录下的my.ini文件中改写。 一、InnoDB内存优化 InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池，该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块，而且也用来缓存InnoDB的数据块。 二、MyISAM内存优化 MyISAM存储引擎使用key_buffer缓存索引模块，加速索引的读写速度。对于MyISAM表的数据块，mysql没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的IO缓存。
1.2K20发布于 2018-08-15
腾讯云开发者
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