有朋友试用ChatGPT后，觉得他总是给不出自己期望的回复；这是因为AI依旧距离我们的生活很遥远，还是因为没有掌握到使用要领呢？今天这篇文章会先带你了解「Prompt」是什么，并用简单的范例让你了解如何善用他、避开陷阱，以此获得更好的ChatGPT回复。大纲▋Prompt是什么？▋如果Prompt不完善会发生什么事？▋好的Prompt有哪些元素▋让ChatGPT担任某个领域的「专家」▋一些额外的建议▋总结：对工具理解越深，越能发挥他的实力▋Prompt是什么？如果你需要别人帮忙做事，就需要给他具体的「指令」或「提示」；把角色换成ChatGPT，Prompt就是你问问题或提出请求的文字提示。而决
有朋友试用ChatGPT后，觉得他总是给不出自己期望的回复；这是因为AI依旧距离我们的生活很遥远，还是因为没有掌握到使用要领呢？今天这篇文章会先带你了解「Prompt」是什么，并用简单的范例让你了解如何善用他、避开陷阱，以此获得更好的ChatGPT回复。大纲▋Prompt是什么？▋如果Prompt不完善会发生什么事？▋好的Prompt有哪些元素▋让ChatGPT担任某个领域的「专家」▋一些额外的建议▋总结：对工具理解越深，越能发挥他的实力▋Prompt是什么？如果你需要别人帮忙做事，就需要给他具体的「指令」或「提示」；把角色换成ChatGPT，Prompt就是你问问题或提出请求的文字提示。而决
有朋友试用ChatGPT后，觉得他总是给不出自己期望的回复；这是因为AI依旧距离我们的生活很遥远，还是因为没有掌握到使用要领呢？今天这篇文章会先带你了解「Prompt」是什么，并用简单的范例让你了解如何善用他、避开陷阱，以此获得更好的ChatGPT回复。大纲▋Prompt是什么？▋如果Prompt不完善会发生什么事？▋好的Prompt有哪些元素▋让ChatGPT担任某个领域的「专家」▋一些额外的建议▋总结：对工具理解越深，越能发挥他的实力▋Prompt是什么？如果你需要别人帮忙做事，就需要给他具体的「指令」或「提示」；把角色换成ChatGPT，Prompt就是你问问题或提出请求的文字提示。而决
有朋友试用ChatGPT后，觉得他总是给不出自己期望的回复；这是因为AI依旧距离我们的生活很遥远，还是因为没有掌握到使用要领呢？今天这篇文章会先带你了解「Prompt」是什么，并用简单的范例让你了解如何善用他、避开陷阱，以此获得更好的ChatGPT回复。大纲▋Prompt是什么？▋如果Prompt不完善会发生什么事？▋好的Prompt有哪些元素▋让ChatGPT担任某个领域的「专家」▋一些额外的建议▋总结：对工具理解越深，越能发挥他的实力▋Prompt是什么？如果你需要别人帮忙做事，就需要给他具体的「指令」或「提示」；把角色换成ChatGPT，Prompt就是你问问题或提出请求的文字提示。而决
在计算机领域，提示词(Prompt)指的是算法输出之前的那段前置左向字符串。比如最早MSDOS下的C:\>，Linux下的～:，IPython下面的>>>这些都算是提示词。在2023年，提示词已经成为和大规模语言模型(LLMs)互动最自然直观的方式。如果将ChatGPT比喻成哈利波特小说中的绚丽魔法，那么提示词就像召唤魔法时的咒语。 能不能用好这个魔法，取决于你念咒语时是清晰明确，还是夹杂着“口音”。 同样一个魔法，念咒的人不同，威力也不尽相同。所谓一千个读者就有一千个哈姆雷特，但一千个巫师的阿瓦达索命咒也不及伏地魔一个人念的有效（当然伏地魔念得再好也不如哈利念得有效）。所以，能不能用好Cha
在计算机领域，提示词(Prompt)指的是算法输出之前的那段前置左向字符串。比如最早MSDOS下的C:\>，Linux下的～:，IPython下面的>>>这些都算是提示词。在2023年，提示词已经成为和大规模语言模型(LLMs)互动最自然直观的方式。如果将ChatGPT比喻成哈利波特小说中的绚丽魔法，那么提示词就像召唤魔法时的咒语。 能不能用好这个魔法，取决于你念咒语时是清晰明确，还是夹杂着“口音”。 同样一个魔法，念咒的人不同，威力也不尽相同。所谓一千个读者就有一千个哈姆雷特，但一千个巫师的阿瓦达索命咒也不及伏地魔一个人念的有效（当然伏地魔念得再好也不如哈利念得有效）。所以，能不能用好Cha
前言继续上一篇提示工程(PromptEngineering)-基础提示到这个时候，应该很明显了，改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。虽然在基础篇的一些列子很有趣，但在我们深入探讨更高级的概念之前，让我们更正式地介绍一些概念。一、Zero-Shot提示今天的大语言模型在大量数据的训练和调整指令后，能够进行zero-shot任务执行。我们实际上在前面部分尝试了一些zero-shot示例。这里是我们使用的一个示例：Prompt:将文本分类为中性、负面或积极。文本：我认为这个假期还可以。情感：Output:中性请注意，在上面的提示中，我们没有提供模型任何示例——这就是
前言继续上一篇提示工程(PromptEngineering)-基础提示到这个时候，应该很明显了，改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。虽然在基础篇的一些列子很有趣，但在我们深入探讨更高级的概念之前，让我们更正式地介绍一些概念。一、Zero-Shot提示今天的大语言模型在大量数据的训练和调整指令后，能够进行zero-shot任务执行。我们实际上在前面部分尝试了一些zero-shot示例。这里是我们使用的一个示例：Prompt:将文本分类为中性、负面或积极。文本：我认为这个假期还可以。情感：Output:中性请注意，在上面的提示中，我们没有提供模型任何示例——这就是
还能这么玩？将PromptTuning用于细粒度的图像检索！【写在前面】细粒度对象检索旨在学习判别表示以检索视觉上相似的对象。然而，现有的最佳性能作品通常在语义嵌入空间上施加成对的相似性，以在有限的数据体系中不断调整整个模型，从而导致容易收敛到次优解。本文提出了细粒度检索提示调优算法(FRPT)，该算法从样本提示和特征自适应的角度出发，利用冻结的预训练模型来执行细粒度检索任务。具体地说，FRPT只需要在提示和自适应中学习较少的参数，而不是对整个模型进行调整，从而解决了对整个模型进行微调而导致的收敛到次最优解的问题。从技术上讲，作为样本提示，引入了结构扰动提示(SPP)，通过内容感知的非均匀采样
