黄山网站开发jidela,如何建设网站简答题,做神马网站,网站营销特点类比提示
“类比提示”利用类比推理的概念#xff0c;鼓励模型生成自己的例子和知识#xff0c;从而实现更灵活和高效的解决问题。
后退提示
“后退提示”专注于抽象#xff0c;引导模型推导出高级概念和原理#xff0c;进而提高其推理能力。
使用一个基本的数学问题来…类比提示
“类比提示”利用类比推理的概念鼓励模型生成自己的例子和知识从而实现更灵活和高效的解决问题。
后退提示
“后退提示”专注于抽象引导模型推导出高级概念和原理进而提高其推理能力。
使用一个基本的数学问题来展示“后退提示”技术
Original Question: If a train travels at a speed of 60 km/h and covers a distance of 120 km, how long will it take?
Options: 3 hours / 2 hours / 1 hour / 4 hours
Original Answer [Incorrect]: The correct answer is 1).
Stepback Question: What is the basic formula to calculate time given speed and distance?
Principles: To calculate time, we use the formula: Time Distance / Speed.
Final Answer: Using the formula, Time 120 km / 60 km/h 2 hours. The correct answer is 2) 2 hours.
动态少样本
少样本学习—为基础模型提供几个任务和响应的示例使模型能够迅速适应特定领域并学会遵循任务格式。有了足够的可用数据可以为不同的任务输入选择不同的少样本示例这种方法称为使用动态少样本示例。该方法利用一种机制根据其与待处理情况的相似度来确认示例。给定一个测试示例使用k-NN聚类在嵌入空间中选择语义上相似的k个训练示例。具体来说首先使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型对候选示例进行嵌入表示以进行少样本学习。然后对于每个测试问题x从训练集中检索其嵌入空间中最近的k个邻居x1、x2、...、xk根据text-embedding-ada-002的嵌入空间中的距离。这些示例—在嵌入空间中与测试问题最相似的示例—最终被记录在提示中。
自动生成的思维链 (CoT)
思维链 (CoT) 使用自然语言语句比如“我们一步一步地思考”明确地鼓励模型生成一系列中间推理步骤。这种方法被发现显著提高基础模型进行复杂推理的能力。
多数投票集成
集成学习是指将多个算法的输出组合在一起以产生比任何个别算法更好的预测性能。一种简单的技术是使用多种提示或者使用多种温度来生成单个提示并报告集成成员中最频繁出现的答案。对于多项选择题我们使用一种增加集成多样性的进一步技巧称为选择打乱即在生成每个推理路径之前打乱答案选项的相对顺序。然后选择最一致的答案即最不受选择打乱敏感的答案从而增加了答案的鲁棒性。
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