分类 提示工程 下的文章

本博客分享关于提示词（prompt）的学习路径、相关概念、意义以及作为职业和副业的发展前景。内容包括如何编写有效的提示词、优化和调整提示词的方法，以及提示词工程师的职业素养和技能要求。同时，探讨提示词工程师作为新兴职业的发展机遇和挑战。   阅读全文

分享一个关于高客单价prompt定制案例，通过撰写美食相关的俏皮灵动短句，满足客户个性化需求。本文将介绍如何通过描述需求背景、设定使用场景、规定输出格式等步骤，创建和优化prompt，并引入自迭代机制和思维链运用，最终生成符合要求的句子。作者还分享了几个生成的句子，展示prompt的实际效果。   阅读全文

AI查理芒格——经典思维模型化prompt，帮助分析和预测问题。一键开启智能思维之旅，利用查理芒格的经典思维模型，深度解读隐含假设、反脆弱性等多维思考路径。引导式问答设计，助你一步步找到问题本质，把握决策关键。   阅读全文

基于大模型能力，提供prompt的创建与优化技巧，包括任务构建、场景应用、工具拓展以及深度学习辅助等，涵盖电商评价抽取、法律文书抽取、关键字拓展、新生儿起名、段子手、营养师、塔罗占卜等场景，以及通过AI辅助工具提供营养膳食建议等。   阅读全文

竹间智能推出的大模型产品矩阵「1+4」旨在解决大模型落地行业的「最后一公里问题」。它包括一个大模型微调训练平台EmotiBrain，专注降低大模型训练成本并提供从模型选择到部署的一站式服务。竹间智能通过提供四大模型应用，如KKBot、Magic Writer、Emoti Coach和B......    阅读全文

本期和大家一起读篇论文，由Google DeepMind和普林斯顿大学联合提出的「思维树」框架。该框架基于人类认知学理论，提出了基于树模型的Prompt提示方法。它通过模仿人类的认知快慢系统，使用语言模型进行通用问题解决。论文还介绍了思维树框架在三个新任务中的实验结果，并讨论了其在实际......    阅读全文

掌握AI工具ChatGPT的四大Prompts技巧，快速成为AI赛车手！四大技巧包括指令提示、角色提示、一次性提示和小提示。系好安全带，开启这场AI驾驶之旅，探索更多AI的潜力与可能性。关注公众号，了解更多AI最新动态和实用技巧。   阅读全文

介绍一种基于提示工程的博客文章生成方法，包括不同提示工程技巧和策略的介绍，以及如何使用这些技巧和策略来提高博客文章的质量和效果。内容涵盖基础提示、进阶提示、知识库提示等，让读者了解如何优化自己的提示工程，提高博客文章的用户体验和互动性。   阅读全文

成为AI提示工程师所需的技能包括了解人工智能、机器学习和自然语言处理，明确问题陈述并指定详细查询，发挥创造力和会话技巧，了解写作和艺术风格并建立领域专业知识，培养脚本和编程技能，建立耐心和幽默感。这是一个充满挑战和机遇的职业道路，需要不断学习和适应。   阅读全文

描绘一幅“长河落日圆”的静谧画面。在遥远的东方，一条蜿蜒的河流缓缓流淌，落日余晖洒在河面上，金色的光芒与河水交相辉映。岸边，古朴的建筑与绿树相映成趣。在这宁静的时刻，人们停下脚步，沉浸于这美景之中，感受大自然的恩赐。艺术风格采用中国画式的水墨画风，注重意境的表现。   阅读全文

近日，首个自研全开源自然语言低代码GPT应用快速开发框架PromptAppGPT迎来重要更新，增加对网页搜索、图片搜索等多个执行组件的内置支持。基于ChatGPT技术，该框架降低AI全自动助手的开发和运行门槛，通过My AutoGPT示例展示其能力。更新后的PromptAppGPT支持......    阅读全文

微软提示工程指南提供有关如何构造有效提示的深入指导，旨在帮助用户通过自然语言与大型语言模型进行交互。它介绍了基本提示概念、最佳实践、空间效率，并探讨了如何在不同场景中构建提示。指南还包括关于如何正确使用大型语言模型及其限制的信息，以确保输出的准确性和完整性。   阅读全文

自动提示优化（APO）是一种强大的通用框架，用于改进大型语言模型（LLM）的提示。它通过梯度下降和集束搜索自动化提示优化过程，减少了对人工试错的依赖。实验表明，APO在多个NLP任务中性能卓越，为LLM的使用提供了巨大的潜力。   阅读全文

本文介绍了AI大模型在开发流程中的应用，包括需求分析、技术方案、编码、测试、发布和运营等各个环节，展示了AI大模型如何提升开发效率。同时，文章也指出了使用AI大模型时的注意事项，如准确性、幻觉、时效性、知识产权、安全隐私和合规等方面的问题。   阅读全文

LearnPrompt是一个开源的prompt学习网站，提供从基础到高级的提示工程教程，涵盖ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等工具的使用技巧，适合初学者。提供丰富的实例和模板，让学习变得轻松有趣。   阅读全文

本博客总结了关于ChatGPT提示工程的学习内容，包括关键原则、迭代式开发方法以及大型语言模型的功能。课程鼓励负责任地使用大型语言模型，并邀请学员分享自己的项目想法和学习经验。完成课程后，学员将拥有构建创新应用程序的能力。   阅读全文

本文展示了如何使用大型语言模型构建定制聊天机器人的过程，以及如何通过系统消息、用户消息和角色描述等方式来创建具有特定任务或行为的聊天机器人。文中也介绍了通过交互式界面进行对话的方式，并展示了如何创建一个订餐聊天机器人，将用户的订单信息转化为JSON摘要。   阅读全文

面向开发者的ChatGPT提示工程-07扩展博客文章，介绍了使用大型语言模型进行文本扩展的方法，包括环境配置、定制客户邮件和使用温度系数控制模型响应的多样性等内容。文章强调了在实际应用中，如何根据客户需求生成个性化的邮件响应，并提供了使用不同温度系数生成不同响应的示例。   阅读全文

本文介绍了如何使用大型语言模型进行推理，通过创建prompt来提取文本中的情感、主题、识别信息如商品评论的情感分类、识别愤怒、提取商品和公司信息等，以及如何通过prompt推断文本的主题。这些任务以前需要复杂的机器学习工作流程，但现在只需编写prompt即可快速完成。   阅读全文
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