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大型语言模型与生成式AI——介绍LLM和生成式AI项目的生命周期8——Prompt和提示工程
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https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/ZVUcF/prompting-and-prompt-engineering 大型语言模型与生成式AI——介绍LLM和生成式AI项目的生命周期8——Prompt和提示工程 #大型语言模型与生成式AI# 这段视频详细解释了Prompt和提示工程(Prompt Engineering)的概念。Prompt是你输入到模型的文本,而推断是生成文本的过程,完成则是输出的文本。全文或可用于Prompt的记忆被称为上下文窗口。你可能需要多次修改Prompt以获得理想的输出,这个过程就被称为提示工程。 在上下文学习中,你可以通过在Prompt中包含例子或额外的数据,帮助大型语言模型(LLMs)更多地了解被询问的任务。在没有任何示例的情况下,最大的模型在零次推断中表现出色,而较小的模型可能会从包含期望行为的示例的单次或少数次推断中受益。 如果你发现你的模型在包含五或六个例子时表现不佳,你应该尝试对你的模型进行微调。微调是在模型上使用新数据进行额外训练,使其更能完成你希望它执行的任务。 模型执行多任务的能力及其表现很大程度上取决于模型的规模。最大的模型在零次推断上表现出奇的好,并能够推断和成功地完成许多它们并未专门被训练去完成的任务。相比之下,较小的模型通常只擅长少数任务。你可能需要尝试几个模型才能找到最适合你的用例的那一个。 课程地址:https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/ZVUcF/prompting-and-prompt-engineering 播放列表:https://www.youtube.com/watch?v=X7r4rL2T2lg&list=PLiuLMb-dLdWL4KBaU3FTM5f_oMcSvXcZw
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