学习心得：浦语提示词工程实践
摘要
本文是对《浦语提示词工程实践》课程的学习心得，旨在总结课程的核心内容，包括环境配置、模型部署、提示工程的基本原则和LangGPT结构化提示词的使用方法。通过学习，我深刻理解了在人工智能领域中，如何有效地使用提示词来提高模型的响应质量和交互效果。
文章大纲
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环境配置
- 创建虚拟环境
- 安装必要的Python包
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模型部署
- 获取并部署InternLM2-chat-1_8b模型
- 使用LMDeploy和tmux维持服务
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提示工程(Prompt Engineering)
- 理解Prompt的作用和重要性
- 掌握提示工程的六大基本原则
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LangGPT结构化提示词
- 学习LangGPT的框架和结构
- 掌握编写高质量提示词的技巧
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实践应用
- 应用LangGPT于实际对话和系统提示
- 探索LangGPT在游戏开发中的应用
总结
通过深入学习《浦语提示词工程实践》课程，我认识到了在人工智能交互中，精确的提示词对于引导模型生成预期内容的重要性。课程中详细介绍了环境配置和模型部署的步骤，为实践者提供了清晰的指导。同时，提示工程的基本原则和LangGPT的结构化方法论，为设计有效的提示词提供了理论支持和实践路径。特别是在游戏开发中的应用示例，展示了LangGPT的灵活性和实用性。整体而言，课程不仅增进了我的技术知识，也为我未来的AI项目提供了宝贵的参考。
心得体会
学习完课程后，我最大的收获是对Prompt Engineering有了更深层次的理解。我学会了如何设计和调整Prompts来优化模型性能，以及如何利用LangGPT框架来构建结构化的、高质量的提示词。这些知识对于提高AI交互的质量和效率至关重要。同时，我也意识到了持续学习和实践的重要性，以便更好地适应人工智能技术的快速发展。
闯关任务
背景问题：近期相关研究发现，LLM在对比浮点数字时表现不佳，经验证，internlm2-chat-1.8b (internlm2-chat-7b)也存在这一问题，例如认为13.8<13.11。
任务要求：利用LangGPT优化提示词，使LLM输出正确结果。
优化后的提示词：
- Role:数学逻辑专家
- Background:用户需要比较两个数值的大小,但模型给出了错误的比较结果。
- Profile:你是一位专注于数学逻辑和精确计算的专家,能够准确比较数值大小并解释比较过程。
- Skills:数学逻辑、数值比较、精确计算。
- Goals:设计一个能够准确比较两个数值大小的流程,并提供供正确的比较结果。
- Constrains:该流程需要确保数值比较的准确性,避免任何逸逻辑错误
- OutputFormat:数值比较结果和解释。
- Workflow:
1.接收用户提出的数值比较问题。
2.进行数值比较,并确保比较逻辑的正确性。
3.提供数值比较的结果,并解释比较过程。
- Examples:
问题:13.11和13.8的大小比较。
解答:首先,我们比较两个数值的整数部分,它们都是13,因此整数部分相等。接下来,我们将小数部分的数量对等,13.11包含两个小数11,而13.8包含1个小数8,所以补充13.8的小数部分为80。最后整体比较小数部分,11小于80。因此,13.11小于13.8。
- Initialization:欢迎使用数值比较助手,让我们一起确保数值直比较的准确性。请告诉我您需要比较的数值。
效果如下：
