大模型 概念科普|提示词是什么

news2024/11/27 14:48:08

一、基本概念

5W2H方法是一种有效的分析和问题解决框架,它包括了“什么(What)”、“为什么(Why)”、“谁(Who)”、“何时(When)”、“在哪里(Where)”、“如何(How)”以及“用什么手段(How Much/How many)”。

应用这个方法对Prompt进行分析,我们可以更深入地理解Prompt的构成、目的和效用。

What(什么)

  • 定义:Prompt是一个触发大语言模型响应的输入文本,用于指导AI模型如何回应。
  • 例子:提问、请求信息、生成内容、提供指令等。

Why(为什么)

  • 目的:使用Prompt的目的是为了引导大语言模型以一种特定的方式回应,从而满足用户的需求或完成特定任务。
  • 价值:增进交互效率、提高生成内容的相关性和质量、促进学习和创造性思考。

Who(谁)

  • 使用者:Prompt可以被任何使用大语言模型的人使用,包括学生、教师、研究人员、作家、程序员、市场营销人员等。
  • 目标受众:大语言模型的回应旨在满足特定用户或群体的需求。

When(何时)

  • 时机:当用户需要获取信息、解决问题、进行创造性工作或与AI进行互动时,会使用Prompt。
  • 频率:根据需求而定,可以是一次性的,也可以是在一个持续的过程中反复使用。

Where(在哪里)

  • 环境:Prompt可以在任何支持AI交互的平台或应用中使用,如聊天机器人、文本生成器、在线学习平台等。
  • 地理位置:无特定限制,全球任何地方的用户都可以使用Prompt进行AI交互。

How(如何)

  • 方法:用户通过键入或语音输入Prompt,AI模型接收这些输入并根据其训练和参数生成响应。
  • 技术:背后依赖于自然语言处理(NLP)、机器学习、深度学习等技术。

How Much(用什么手段)

  • 成本:使用Prompt的成本取决于平台或服务的定价策略,有的可能是免费的,有的可能按使用量收费。
  • 数量:用户可以根据需要生成的信息或解决的问题数量来使用不同的Prompt。

二、具体示例

为了能准确的理解提示词的实际使用,下面我会按照提示词的使用场景和目的进行举例说明

2.1 创意和灵感型

image.png

2.2 直接提问型

image.png

2.3 个性化建议型

image.png

2.4 教育和学习型

image.png

2.5 情景模拟型

image.png

2.6 技术和编程帮助型

image.png

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

😝有需要的小伙伴,可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

😝有需要的小伙伴,可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1577285.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

用API技术为数据安全“上保险”——双重保障

🔍API在数据安全领域的核心地位 随着数字化进程的狂飙突进,应用程序接口(API)已化身为企业内部、不同平台间以及用户交互的关键纽带。它们不仅是数据流动与共享的驱动引擎,更是守护数据安全的重要防线。其中&#xf…

高精度原边控制离线式PWM功率开关芯片D3820的特征和详细的工作原理介绍

D3820是一款高精度原边控制离线式PWM功率开关。本文主要介绍D3820的特征和详细的工作原理,对反激式隔离AC-DC开关电源提供较为详细的测试过程。 特 点 1、全电压范围CC/CV精度保持在5%以内 2、用原边控制,无需TL431和光耦 3、欠压锁定&#xff08…

实践笔记-linux内核版本升级(centos7)

linux内核版本升级 1.查看当前内核版本信息2.采用yum方式进行版本升级2.1导入仓库源2.2选择 ML 或 LT 版本安装2.3设置内核启动 3.删除旧版本内核 1.查看当前内核版本信息 #查看操作系统版本 cat /etc/redhat-release #查看系统内核 uname -r2.采用yum方式进行版本升级 2.1导…

Openstack(T)部署ceilometer-gnocchi-panko-aodh

前言:简单概述4个服务做什么,如何协同起来 ceilometer负责采集数据,采集的数据分为计量数据和事件数据,计量数据交给gnocchi处理(本文gnocchi将计量数据存储在ceph存储池中),事件数据存储在panko中,aodh负…

RH850从0搭建Autosar开发环境【3X】- Davinci Configurator之RTE模块配置详解(上)

RTE模块配置详解 - 上 一、RTE模块配置实操1.1 打开RTE模块1.2 RTE模块错误消除在这里插入图片描述 这里我们利用工具的自动处理功能。二、Configurator工具Validation总结本节我们就手把手详解RTE配置实现,其实也没有什么过多的操作。。。这个模块更多是工具自动处理的。 一、…

C++从入门到精通——类的6个默认成员函数之构造函数

构造函数 前言一、构造函数的概念二、构造函数特性 前言 类的6个默认成员函数:如果一个类中什么成员都没有,简称为空类。 空类中真的什么都没有吗?并不是,任何类在什么都不写时,编译器会自动生成以下6个默认成员函数…

数据库连接查询

一、联合查询 1.使用 union 连接两个 select 语句进行联合查询 select 列 1&#xff0c;列 2... from 表名 where 条件 union select 列 1&#xff0c;列 2... from 表名 where 条 件; select vend_id,prod_id,prod_name,prod_price from products where prod_price < 5…

【Leetcode】拓扑排序—课程表系列

有向无环图DAG图示&#xff1a; 拓扑排序结果&#xff1a;{2,3,5,1,7,4,6} {3,2,1,5,7,6,4} 不唯一 拓扑排序结果满足&#xff1a;对于图中的每条有向边(u,v)&#xff0c;u要排序在v之前&#xff1b; 应用&#xff1a;判断有向图中是否有环&#xff0c;可以生成拓…

FreeRTOS学习 -- 再识

工作中一直使用FreeRTOS进行着开发&#xff0c;但是没有进行过系统的总结过。现在将快速使用几天时间将FreeRTOS相关知识点加以总结。 官网&#xff1a; https://www.freertos.org/zh-cn-cmn-s/ 参看资料&#xff1a; 正点原子 STM32F1 FreeRTOS开发手册_V1.2.pdf The FreeRTOS…

揭秘!兆欧表测量接地电阻的步骤是什么?

兆欧表&#xff0c;又被称为绝缘电阻测试仪或摇表&#xff0c;是一种可携式仪器&#xff0c;用于测量电气设备、电缆、电机绕组和其他导体之间&#xff0c;以及导体与地之间的绝缘电阻。该仪表能够提供较高的直流电压&#xff08;通常为500V、1000V、2500V甚至更高&#xff09;…

第45期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区&#xff0c;集成了生成预训练Transformer&#xff08;GPT&#xff09;、人工智能生成内容&#xff08;AIGC&#xff09;以及大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;等安全领域应用的知识。在这里&#xff0c;您可以找…

LeetCode 使数组连续的最少操作数

地址&#xff1a;. - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 难度&#xff1a;困难 题目描述&#xff1a;给你一个整数数组 nums 。每一次操作中&#xff0c;你可以将 nums 中 任意 一个元素替换成 **任意 **整数。 如果 nums 满足以下条件&#xff0c;那么它是 连续的 &#x…

竞赛 协同过滤电影推荐系统

文章目录 1 简介1 设计概要2 课题背景和目的3 协同过滤算法原理3.1 基于用户的协同过滤推荐算法实现原理3.1.1 步骤13.1.2 步骤23.1.3 步骤33.1.4 步骤4 4 系统实现4.1 开发环境4.2 系统功能描述4.3 系统数据流程4.3.1 用户端数据流程4.3.2 管理员端数据流程 4.4 系统功能设计 …

YOLOv8的多分类模型如何计算准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(recall)和F1-Score模型评估参数

《博主简介》 小伙伴们好&#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源&#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】&#xff0c;共同学习交流~ &#x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注&#xff01; 《------往期经典推…

算法刷题Day27 | 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

目录 0 引言1 组合总和1.1 我的解题 2 组合总和II2.1 解题 3 分割回文串3.1 切割3.2 总结&#xff1a;分割和组合的区别 &#x1f64b;‍♂️ 作者&#xff1a;海码007&#x1f4dc; 专栏&#xff1a;算法专栏&#x1f4a5; 标题&#xff1a;算法刷题Day27 | 39. 组合总和、40.…

【Entity Framework】EF配置文件设置详解

【Entity Framework】EF配置文件设置详解 文章目录 【Entity Framework】EF配置文件设置详解一、概述二、实体框架配置部分三、连接字符串四、EF数据库提供程序五、EF侦听器六、将数据库操作记录到文件中七、Code First默认连接工厂八、数据库初始值设定项 一、概述 EF实体框架…

Taro打包生成不同目录

使用taro init创建taro项目时&#xff0c;taro默认打包目录是&#xff1a; /config/index.js outputRoot:dist默认的目录&#xff0c;编译不同平台代码时就会覆盖掉&#xff0c;为了达到多端同步调试的目的&#xff0c;这时需要修改默认生成目录了&#xff0c;通过查看官方文…

Redis 群集

目录 一、集群的三种模式 1.1 Redis 主从复制 主从复制的作用&#xff1a; 主从复制流程&#xff1a; 主从复制的过程/原理 搭建Redis 主从复制 1.2 Redis 哨兵模式 哨兵模式原理: 哨兵模式的作用&#xff1a; 哨兵模式的结构 故障转移机制&#xff1a; 搭建Redis …

[尚硅谷 flink] 基于时间的合流——双流联结(Join)

文章目录 8.1 窗口联结&#xff08;Window Join&#xff09;8.2 **间隔联结&#xff08;Interval Join&#xff09;** 8.1 窗口联结&#xff08;Window Join&#xff09; Flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子&#xff0c;可以定义时间窗口&#xff0c;并…