03 大语言模型之提示词工程

亚马逊云科技培训课程 2024-05-17 09:20:38

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03 大语言模型之提示词工程本课程将讲解大模型的可配置参数以及 Prompt 概念和 Prompt 技巧。
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大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记03
本文是关于大语言模型LLM的学习笔记，重点介绍了链式提示、思维树和检索增强生成等技术。链式提示通过分解任务提高模型性能；思维树涉及检索增强生成，结合信息检索和文本生成；RAG模型则能动态获取最新信息，避免模型知识过时。此外，还探讨了自动推理工具如ART和自动提示工程的框架。
《书生大模型实战营第3期》基础岛 第3关 ：浦语提示词工程实践
本文档详细介绍了一种名为浦语的大模型实战训练课程中的提示词工程实践，包括环境配置、模型部署及提示词设计等内容，旨在帮助读者掌握高效的人工智能交互技巧。
LangGPT结构化提示词编写实践
本文介绍了一种称为LangGPT的结构化提示词方法论，旨在通过设计高质量的提示词来指导生成式AI模型，如大语言模型，生成所需内容。文中详细阐述了提示工程的基本原则和实践方法。
基于大语言模型的智能体入门
本文介绍大语言模型的工作原理、固有缺陷及如何通过提示词工程和检索增强生成来提高其性能。探讨了如何利用向量数据库优化大模型的回答能力。
大模型应用：情感分析：用Stacking堆叠集成+大模型实现1+1＞2的AI决策.92
本文介绍将Stacking堆叠集成与大语言模型结合用于情感分析的方法。第一层采用朴素贝叶斯、SVM和小型BERT等异构基模型生成预测结果；第二层以Qwen等大模型作为元模型，融合原始文本与各基模型输出，实现语义理解、误差修正与动态加权决策。实验表明该方法在Emotion数据集上达94.03%准确率，显著优于单一模型。关键技术包括元特征构建、提示词工程及模型互补性设计。
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