朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
在当前 AI 开发中,提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1],为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词,显著提升开发效率。
这两天,我被这个Claude3.5这个神级Prompt惊呆了。 佩服的五体投地。 非常简单的话说,就是它用Prompt把o1级别的思维链,复刻到了Claude3.5里,而且思考逻辑更详细、更像人,甚至思考过程都跟o1一样,可以展开折叠。
大规模语言模型(LLMs)已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力,但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力,这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
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AI写作工具迅速发展的背景下,华盛顿大学的这项研究选择了一个独特的切入点。研究团队没有去探讨AI是否应该用于创意写作这个争议性话题,而是直接走进了那些已经在使用AI的作家的创作现场。这18位作家来自不同背景:
在Prompt工程领域,角色扮演提示是否能够有效提高大型语言模型(LLM)的性能一直是一个备受关注的话题。
开源社区 DiamantAI 的主理人 Nir Diamant 发布了一套提示词工程技术库,系统性地教我们如何提高和 AI 的沟通技巧,更好发挥 AI 的潜能。
打开AI大模型助手,问个问题,全是正确的废话,又臭又长。让它写个文案,都是套话,根本用不了。这还算好的。有时候,它答着答着就会胡言乱语,让你哭笑不得。
在Prompt工程领域,规划任务一直以来都是一个巨大的挑战,因为这要求大语言模型(LLMs)不仅能够理解自然语言,还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。