计算机语言prompt（计算机语言学）
admin 计算机术语 2025年08月22日 02:52:44 6
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你不知道的prompt技巧
1、使用清晰、明确的描述，避免模糊的词语 技巧说明：在构建prompt时，尽量使用具体、明确的词汇和描述，避免使用模糊或含糊不清的词语。例如，可以指定具体的数字、风格或要求，以帮助模型更准确地理解你的意图。
2、prompt的市场价值 随着AI技术的不断发展，prompt的市场价值逐渐凸显。在promptbase等平台上，优秀的prompt可以卖出高价，并且销量可观。例如，一个单价为8美元的prompt，如果卖出2600份，就可以获得20800美元的收益。因此，掌握prompt的写法不仅可以提升个人工作效率，还可以创造经济价值。
3、Prompt示例：总结对话中的要点，用下列格式：主题 1： 主题名_1，- 要点_1…。主题 2： 主题名_2，- 要点_1…。内容：“我最近在工作上遇到很多问题，主要是因为与同事的沟通不畅，还有项目进度的延迟。每次开会的时候，大家都很紧张，感觉很难达成一致意见。
4、结构化思考prompt：构建prompt时，要考虑到指令词、上下文、输入内容和输出要求等因素。通过结构化思考，可以确保prompt的准确性和有效性，从而提高对话效率。当对AI的回答不满意时，可以检查prompt是否缺失了某些关键内容，并进行相应的补充。
5、当我们与ChatGPT等AI进行交互时，输入的每一段文字——不论是问题、指令还是陈述——都是一个Prompt。可以把AI想象成一位知识丰富的朋友，随时能提供广泛的信息和技能。当你对她发问或提出请求（即Prompt）时，她会据此做出相应的回应。
6、DallE3深度使用体验测评及Prompt小技巧：深度使用体验测评 中文理解与优化：DallE3如今能理解并优化中文描述，这一功能极大地提升了图像改写的表现力。对于中文用户来说，这无疑是一个巨大的福音，因为它使得图像创作更加贴近我们的语言习惯和思考方式。
一文搞懂prompt
在AI技术的飞速发展中，prompt这一概念是理解与AI模型互动的关键。本文将深入解析prompt的概念，以及它如何影响模型生成的文本输出，无论你是新手还是资深用户，都将从中获益良多。prompt本质上是用户向AI模型提供文本指令，以引导其生成特定的响应。
图片模式：V4已更新至V5。垫图操作：载入本地图像，生成类似画面。Seed码：发送envelope得到。多图混合生图：使用blend操作。图生文：输入“/describe”命令，上传图片后得到四段不同prompts。
典型的RAG流程分为两个部分：构建向量存储和检索生成。构建向量存储 构建向量存储是构建检索增强生成（RAG）流程的第一步。文档会被加载（Load）、拆分（Split）、Embedding存储到向量数据库中。加载文档（Load）：加载各种非结构化的数据，例如TXT文本、PDF、JSON、HTML、Markdown等。
复制、粘贴、替换，希望通过这篇分享，让大家搞懂描述 的原理和方法，能够举一反三。 利用Chat GPT提炼关键词 AI生成描述仅做参考，需要提炼有效关键词和语句。
与lang-chain和hugging-GPT通过设计prompt的方式不同，LLaVA-Plus采用了instruction tuning的策略来训练模型，使其具备选择工具和规划操作的能力。在LLaVA-Plus的实现中，用户可以输入包含视觉与多种模态信息的指令，模型则能够根据这些指令从工具仓库中选择合适的工具，并规划其使用方式以完成任务。
AI解密:最火的Prompt、Token、和completions是什么?
1、AI解密：最火的Prompt、Token、和completions是什么？Prompt Prompt，即提示词，是告诉AI模型需要完成什么任务的关键信息。它类似于程序员给计算机编写的指令，但不同之处在于，Prompt是以纯文本的形式输入，AI模型会尽力理解其含义，并据此完成任务。
2、completions，即AI根据用户的输入完成一次输出的过程。当用户输入Prompt后，AI模型会根据Prompt的内容和上下文信息，生成相应的回答或输出。这个过程就是completions。在AI模型中，completions的质量取决于多个因素，包括Prompt的质量、模型的训练数据、模型的架构等。
3、completions是模型根据用户输入生成的输出。它体现了模型对特定任务的理解与是模型能力的直接体现。理解Prompt、Token和completions，是掌握ChatGPT等AI模型的关键步骤，能帮助开发者更有效地利用这些工具，解决实际问题。
一个小白如何学好prompttuning?
1、在P-Tuning中，我们使用中文BERT作为基础模型，选择vocab.txt中的[unused]token作为构建prompt模板的元素。[unused]是BERT词汇表中预留的未使用标记，组合时不会对语义产生较大影响。构建的prompt pattern如下：完成prompt模板构建后，我们需要在句子中添加mask label。
2、PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。
3、要基于prompt tuning v2训练好一个垂直领域的chatglm6b模型，包括基于deepspeed的多卡并行训练，可以按照以下步骤进行：准备数据集：选择与垂直领域相关的数据集，如百科数据集、法律问答数据集、论文题目与摘要数据集、专利名称与专利摘要数据集等。确保数据集格式正确，并按照要求进行预处理。
4、Prefixtuning：针对任务：主要针对生成任务。Prompt拼接方式：根据不同模型结构设计不同的Prompt拼接方式，如GPT型的[PREFIX， x， y]和T5型的[PREFIX， x， PREFIX， y]。特点：使用固定token与文本输入结合，作为特殊的embedding输入，可以在训练中直接优化Prompt，降低了人工选择的成本。
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