Llama 2提示工程完全指南

Llama 2提示工程指南提示大语言模型如Llama 2既是一门艺术也是一门科学。 本文将涵盖探索Llama 2过程中学到的所有知识，包括如何格式化聊天提示、何时使用哪个Llama变体、何时使用ChatGPT而非Llama、系统提示的工作原理以及一些技巧和窍门。 相反，我们可以设置系统提示"你是一个海盗"，模型就能理解您的要求，而无需在每个提示中告知：output = replicate.run( "某机构/llama-2-70b-chat:2c1608e18606fad2812020dc541930f2d0495ce32eee50074220b87300bc16e1 这对构建某机构插件的Llama 2版本有有趣的影响。去掉默认系统提示Llama以避免任何类型的冒犯性而闻名，以至于实际上变得冒犯！尝试使用更简单的系统提示。 Llama 2用更少的参数做更多的事情。总结使用INST格式化聊天提示在上下文窗口之后剪切提示使用系统提示（只是不是默认的）。

AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程

AI总结的课程摘要： 提示工程是AGI时代的编程方式，提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。 对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。 思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。 2. 我是迈克可以选择的课程包括：基础数学课，4学分，属于理论课；初级编程课，4学分，属于实验课；高级编程课，5学分，属于实验课；文学欣赏课，3学分，属于选修课；交响乐欣赏课，2学分，属于选修课；物理实验课， 这两门课程都是选修课，但是文学欣赏课是3学分，而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分，我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗？

AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程

AI总结的课程摘要： 提示工程是AGI时代的编程方式，提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。 对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。 思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。 2. 我是迈克可以选择的课程包括：基础数学课，4学分，属于理论课；初级编程课，4学分，属于实验课；高级编程课，5学分，属于实验课；文学欣赏课，3学分，属于选修课；交响乐欣赏课，2学分，属于选修课；物理实验课， 这两门课程都是选修课，但是文学欣赏课是3学分，而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分，我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗？

【元壤教育-AIGC提示词工程师、AI提示词工程师、Prompts工程师、Midjourney培训】电商行业AIGC图像生成与内容创作提升班

课程内容涵盖从基本概念到高级提示工程技巧等各个方面，特别关注训练虚拟模特、换装、场景搭配等电商行业需求。 这就是为什么我们将我们所知道的有关提示工程技能的所有信息放在这堂课里。不再有零散的内容——本课程已为您提供所需的一切内容。 第六部分：高级Prompts工程 ✍️标点符号。 ↔️ 图像大小也是等式的一部分。 使用种子来保持事物的凝聚力。 如何添加提示权重。 ️ 提示 S/R：搜索和替换。 创建自己的提示库。 课程讲师 黎跃春：元壤 & 元壤教育创始人兼CEO，中关村创新创业雏鹰人才，前中国石油北京中油瑞飞研究院架构师，中国管理科学研究院行业发展研究所客座教授，中国通信工业协会CIIT AIGC提示词工程师专家讲师 2021年创办国内首家免费的Web3共治营销数字化元壤品牌，2023年创办国内首家AIGC提示词工程师在线教育培训品牌元壤教育，元壤教育致力于帮助3亿中国人学会AIGC、使用AIGC，助力企业降本增效，

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第三章 - 迭代式提示开发

我认为在提示方面，第一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说，第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效提示的过程。 如果您之前与我一起上过机器学习课程，您可能见过我使用的一张图表，说明了机器学习开发的流程。通常是先有一个想法，然后再实现它：编写代码，获取数据，训练模型，这会给您一个实验结果。 load_dotenv(find_dotenv()) # 读取系统中的环境变量 ​ openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 设置 API_KEY In [2] 我写了一个提示，得到了结果。但是我对它不是很满意，因为它太长了，所以我会澄清我的提示，并说最多使用50个字。 </h2>

这款椅子是中世纪风格办公家具系列的一部分，适用于家庭或商业场所。

吴恩达新课程：ChatGPT提示工程，ChatGPT Prompt Engineering for Developers

来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建新的和强大的应用程序。 由Isa Fulford (OpenAI)和Andrew Ng (DeepLearning.AI)教授的这个短期课程将描述LLM如何工作，为prompt engineering提供最佳实践，并展示LLM 如何在各种任务的应用程序中使用，包括: 总结(例如，为了简洁而总结用户评论) 推断(例如，情感分类，主题提取) 转换文本(例如，翻译、拼写和语法纠正) 扩展(例如，自动写电子邮件) 此外，您将学习编写有效提示的两个关键原则 ，如何系统地设计良好的提示，并学习构建自定义聊天机器人。

.NET+AI | MEAI | 提示工程基础（2）

MEAI 提示工程实战：从零构建企业级意图识别系统 一句话简介 本文以铁路票务意图识别为例，演示如何使用 Microsoft.Extensions.AI (MEAI) 构建高质量提示词，掌握 7 大核心技巧和参数调优方法 解决：加入 1-2 个高质量示例显著提升准确率。 让模型充当提示工程师： var improvementRequest = $""" 你是一名提示工程师，专注于提升提示词的清晰度和执行效果。 请分析以下提示词，并给出优化建议。 **优化后提示**：给出改进后的完整提示词 2. **改进说明**：说明做了哪些改进以及为什么 3. **进一步建议**：列出 2-3 条可选的进一步优化思路 待优化的原始提示如下： {原始提示} """; 总结 通过本文，我们系统学习了使用 MEAI 进行提示工程的核心技巧： ✅ 四大基础组件：指令

人工智能测试开发系列教程 L2：大语言模型提示工程与AIGC应用体系

在最后的相关资料里面，也添加了由微软和OpenAI所出的，针对于开发者的提示词的教程。我们的课程同样在后面也会带来基于 prompt 的应用开发实践。 例如我们提出了一个如下的复杂任务：提示词：作为一个测试工程师，我即将进行述职答辩，我想编写一个述职报告，述职报告需要包含我今年的成绩、我明年的目标、以及我在今年的工作过程中碰到的问题ChatGPT 虽然给到了相应的回复 如果我们把提问的方式做进一步优化，把这个复杂问题一步步进行拆解，并给ChatGPT一定的修改反馈，则产生的内容会更加符合我们的需求，比如我们可以把问题分解为：提示词：作为一个测试工程师，我即将进行述职答辩 2. **兼容性测试：** 测试 App 在不同设备、操作系统版本和屏幕尺寸上的兼容性。这有助于确保用户在各种环境中都能正常使用 App。3. 在学习 AIGC 的过程中，需要打破的往常的认知，不能再将AI作为简单的程序看待，反而要把它当作一个“人”来看待。

【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM

这个图示说明了GLM预训练的过程，具体解释如下： a) 原始文本：给定一个原始文本，例如[x1, x2, x3, x4, x5, x6]。

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第一章 - 简介

作者 吴恩达教授 欢迎来到本课程，我们将为开发人员介绍 ChatGPT 提示工程。本课程由 Isa Fulford 教授和我一起授课。 互联网上有很多有关提示的材料，例如《30 prompts everyone has to know》之类的文章。 因此，本课程将重点介绍针对指令调整 LLM 的最佳实践，这是我们建议您用于大多数应用程序的。 我非常感激 OpenAI 的 Andrew Main、Joe Palermo、Boris Power、Ted Sanders 和 Lillian Weng，他们参与了我们的头脑风暴材料的制定和审核，为这个短期课程编制了课程大纲 下一章你会看到如何让提示清晰明确，创建提示的一个重要原则，你还会从提示的第二个原则中学到给LLM时间去思考。

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第五章 - 推断 Inferring

启动 In [73]: import openai import os ​ OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY2") openai.api_key 每个主题用1-2个单词概括。 输出时用逗号分割每个主题。 print(response) 调查结果, NASA, 社会保障管理局, 员工满意度, 政府承诺 为特定主题制作新闻提醒 假设我们有一个新闻网站或类似的东西，这是我们感兴趣的主题：NASA、地方政府、工程 ) 美国航空航天局：1 地方政府：0 工程：0 员工满意度：1 联邦政府：1 所以，这个故事是关于 NASA 的。 它不是关于地方政府的，不是关于工程的。它是关于员工满意度的，它是关于联邦政府的。这在机器学习中有时被称为 Zero-Shot 学习算法，因为我们没有给它任何标记的训练数据。

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第九章 - 总结

恭喜你完成了这门短期课程。 总的来说，在这门课程中，我们学习了关于prompt的两个关键原则： 编写清晰具体的指令； 如果适当的话，给模型一些思考时间。 在这门短期课程中，你学到了很多，希望你喜欢这些学习材料。 我们希望你能想出一些应用程序的想法，并尝试自己构建它们。请尝试一下并让我们知道你的想法。 现在你已经完成了这门课程，我们认为你现在拥有了丰富的知识，可以帮助你构建其他人今天不知道如何构建的东西。因此，我希望你也能帮助我们传播并鼓励其他人也参加这门课程。 最后，希望你在完成这门课程时感到愉快，感谢你完成了这门课程。我们期待听到你构建的惊人之作。

提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程

在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT 我在下面添加了一个快照，显示了如何在OpenAI Playground中使用“聊天模式”查看此示例： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2ysDepa7-1680086209021 ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分（应用） 下一部分（对抗提示） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内

提示工程之基本提示【二】

作为一名提示工程师，您需要更好地提供更好的指示。 ---- ---- 谈话 Conversation 也许通过快速工程可以实现的更有趣的事情之一是指导LLM系统如何表现、它的意图和它的身份。 也就是说，需要注意的是，目前的llm很难执行推理任务，因此这需要更先进的即时工程技术。 在接下来的指南中，我们将介绍更高级的即时工程概念，以提高所有这些和更困难的任务的性能。 笔记本 Python Notebooks | | |笔记本描述 |Description|Notebook| – – 学习如何使用“openai”和“LangChain”库执行许多不同类型的常见任务[提示工程入门

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第七章 - 文本扩展 Expand

Prompt，返回对应结果 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0): ''' prompt: 对应的提示 \ 制作冰沙时，特别提示：\ 将水果和蔬菜切碎并冷冻（如果使用菠菜，则轻轻煮软菠菜，然后冷冻直到使用；\ 如果制作果酱，则使用小到中号的食品处理器），这样可以避免在制作冰沙时添加太多冰块。 """ 我们已经使用推断课程中学到的提取了情感，这是一个关于搅拌机的客户评价，现在我们将根据情感定制回复。 在所有课程中，我们一直设置温度为零，如果您正在尝试构建一个可靠和可预测的系统，我认为您应该选择这个温度。 此致 敬礼 AI客户代理 在温度为零时，每次执行相同的提示时，您应该期望获得相同的完成。而使用温度为0.7，则每次都会获得不同的输出。 所以，您可以看到它与我们之前收到的电子邮件不同。

提示词工程

网上铺天盖地的提示词课程，已经说明了这个问题虽然简单，还是有很多人不懂。一个简单的例子，前后端同事接口联调的时候，无论哪方出问题了，另一方能否一次性把问题讲明白？ 适用场景：需要多条件控制的提示生成。 template = """你是一名{role}，请完成以下任务： 1. 分析用户需求：{demand} 2. 60%（根据 Anthropic 2023 年工程实践数据），同时生成质量稳定性提升 2-3 倍。 数据预处理：对示例进行词性标注/分类，辅助评估多样性 计算资源考量：MMR 时间复杂度为 O(kN)，大数据集需配合 ANN 算法加速 八 最大余弦相似度 8.1 背景 在 RAG（检索增强生成）场景中，提示词工程需要根据用户输入动态选择最相关的知识库示例 测试不同输入 print("--- 输入'tall'时的提示词 ---") print(dynamic_prompt.format(query="tall")) # 输出包含与"tall"相似度最高的2

提示工程介绍

什么是提示工程？ 提示工程（Prompt Engineering）是“设计、优化输入给大语言模型的提示词，使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。 有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项： 模型（Model），尽可能的选择更先进的模型来完成工作。 Temperature（温度），用来控制输出内容的随机性的。 需要注意，自由度越高（温度、Top-K/Top-P 和Max Length高），LLM 可能生成相关性较低的文 本 提示词的要素 提示词由一些关键要素组成： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 提示词技巧 使用最新最先进的模型，这一点在现阶段非常重要！

提示工程之提示介绍【一】

Specificity Avoid Impreciseness 提示工程 提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 这种设计最佳提示来指导模型执行任务的方法被称为**提示工程。 ，可以使用提示工程，您将注意到组成提示的某些元素。

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第四章 - 文本概括 Summarizing

messages, temperature=0, # 值越低则输出文本随机性越低 ) return response.choices[0].message["content"] 2 我们可以通过增加Prompt提示，来体现对于某个特定角度的侧重。 In [5]: review_1 = prod_review # review for a standing lamp review_2 = """ Needed a nice lamp for my Got it fast - arrived in 2 days. Got it in about \ two days. """ reviews = [review_1, review_2, review_3, review_4] In [10]: for i in

【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第二章 - 编写 Prompt 的原则

load_dotenv(find_dotenv()) # 读取系统中的环境变量 ​ openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 设置 API_KEY 我们将在后续课程中深入探究 编写清晰的指令不意味着简短的指令，因为在许多情况下，更长的提示实际上更清晰且提供了更多上下文，这实际上可能导致更详细更相关的输出。 策略一：使用分隔符清晰地表示输入的不同部分，分隔符可以是：```，""，<>，<tag>，<\tag>等 你可以使用任何明显的标点符号将特定的文本部分与提示的其余部分分开。 使用分隔符是一种可以避免提示注入的有用技术。提示注入是指如果用户将某些输入添加到提示中，则可能会向模型提供与您想要执行的操作相冲突的指令，从而使其遵循冲突的指令而不是执行您想要的操作。 \ 不要将写清晰的提示与写简短的提示混淆。\ 在许多情况下，更长的提示可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。