如何更好地设计提示词(Prompt)一直是大家关注的焦点。最近,一个独特的研究视角引起了广泛关注:将LLMs视为“演员”,将提示词视为“剧本”,将模型输出视为“表演”。
如何更好地设计提示词(Prompt)一直是大家关注的焦点。最近,一个独特的研究视角引起了广泛关注:将LLMs视为“演员”,将提示词视为“剧本”,将模型输出视为“表演”。
在当前的LLM应用开发中,工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性,但也经常因为专家视角的局限性带来偏见,影响输出的全面性和可靠性。
如何通过更好的提示工程来提升模型的推理能力,一直是研究人员和工程师们关注的重点。
别说Prompt压缩不重要,你可以不在乎Token成本,但总要考虑内存和LLM响应时间吧?一个显著的问题逐渐浮出水面:随着任务复杂度增加,提示词(Prompt)往往需要变得更长,以容纳更多详细需求、上下文信息和示例。这不仅降低了推理速度,还会增加内存开销,影响用户体验。
众所周知,人类的本质是复读机。 我们遵循复读机的自我修养:敲黑板,划重点,重要的事情说三遍。 but,事实上同样的方法对付AI也有奇效!
OpenAI博士级别的智能,真的实现了!一位UCI物理学博士实测o1,发现自己用时1年完成的博士论文代码,竟被AI在1个小时之内实现了。
前几天我在X上看到了一个非常离谱的Prompt,不仅给我看懵了,也给几百万网友看懵逼了。
高端的食材,往往只需要最朴素的烹饪方式;高端的提示词也一样,把Top-K写进来,一个专属于你的CoT-decoding解码策略应运而生!丝毫不要怀疑LLM的推理能力,在这个维度上,它比我们懂!
再等等,作者会解释。