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实战:手把手教你Prompt到底该怎么写

实战:手把手教你Prompt到底该怎么写

实战:手把手教你Prompt到底该怎么写

新加坡举办了首届GPT-4提示工程竞赛,Sheila Teo取得了冠军,我们来学习借鉴她采用的三项提示技巧: 使用CO-STAR框架构建提示词 2.使用分隔符将提示词分段 3.使用LLM系统提示

来自主题: AI技术研报
8172 点击    2024-08-06 14:47
我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的

我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的

我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的

去年 11 月 8 日,新加坡政府科技局(GovTech)组织举办了首届 GPT-4 提示工程(Prompt Engineering)竞赛。数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠,成为最终的提示女王(Prompt Queen)。

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9667 点击    2024-05-14 12:23
“国外一开源,国内就创新”!面对中美大模型差异,我们该突破还是继续模仿?

“国外一开源,国内就创新”!面对中美大模型差异,我们该突破还是继续模仿?

“国外一开源,国内就创新”!面对中美大模型差异,我们该突破还是继续模仿?

本文基于数势科技创始人&CEO黎科峰博士,百川智能联合创始人焦可,腾讯研究院副院长刘琼,蓝驰创投投资合伙人、TGO鲲鹏会学员石建平以及实在智能联合创始人、CMO张俊九等五位行业大咖在InfoQ主办的QCon全球软件开发大会的圆桌讨论整理。

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8528 点击    2024-05-13 09:43
GPT-4 提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

GPT-4 提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

GPT-4 提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

当下,如果我们希望通过 ChatGPT 得到有用的信息,就必须知道如何向它发出清晰的指令。为了指导用户写一个好的 prompt,OpenAI 官方曾上线了 Prompt engineering,谷歌和微软也有类似的动作。

来自主题: AI资讯
8260 点击    2024-05-13 09:31
大模型能自己优化Prompt了,曾经那么火的提示工程要死了吗?

大模型能自己优化Prompt了,曾经那么火的提示工程要死了吗?

大模型能自己优化Prompt了,曾经那么火的提示工程要死了吗?

人类设计 prompt 的效率其实很低,效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底,ChatGPT 上线,同时引爆了一个新的名词:提示工程(Prompt Engineering)。

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4215 点击    2024-03-17 18:53
Github2.5k星,Karpathy转赞,「流程工程」让LLM代码能力瞬间翻倍,直接淘汰提示工程

Github2.5k星,Karpathy转赞,「流程工程」让LLM代码能力瞬间翻倍,直接淘汰提示工程

Github2.5k星,Karpathy转赞,「流程工程」让LLM代码能力瞬间翻倍,直接淘汰提示工程

Karpathy力推代码生成任务增强流程,让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%,不用微调不用新数据集训练,让大模型代码能力大幅提升。

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8212 点击    2024-02-17 10:55
Meta官方的Prompt工程指南:Llama 2这样用更高效

Meta官方的Prompt工程指南:Llama 2这样用更高效

Meta官方的Prompt工程指南:Llama 2这样用更高效

随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。

来自主题: AI技术研报
6165 点击    2024-01-29 12:36
OpenAI亲授ChatGPT「屠龙术」!官方提示工程指南来啦

OpenAI亲授ChatGPT「屠龙术」!官方提示工程指南来啦

OpenAI亲授ChatGPT「屠龙术」!官方提示工程指南来啦

OpenAI最近官方放出了自己的提示工程指南,从大模型小白到开发者,都可以从中消化出不少营养。看看全世界最懂大模型的人,是怎么写提示词的。

来自主题: AI资讯
4242 点击    2024-01-02 14:49
微调都不要了?3个样本、1个提示搞定LLM对齐,提示工程师:全都回来了

微调都不要了?3个样本、1个提示搞定LLM对齐,提示工程师:全都回来了

微调都不要了?3个样本、1个提示搞定LLM对齐,提示工程师:全都回来了

大模型的效果好不好,有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法,艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)的 LLM 性能。

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5885 点击    2023-12-06 15:17