通过向 LLM 提供示例，我们可

[email protected]

接下来，您需要创建一个提示，为您希望 LLM 执行的任务提供上下文。提示是一段简短的文本，指导语言模型生成所需的响应。提示应该具体、简洁，并为 LLM 提供明确的说明，说明其需要做什么。 创建提示后，下一步是完善它以确保它生成所需的响应。这可能涉及调整提示的措辞、添加额外的上下文或调整语言模型的参数。测试提示以确保它生成所需的响应非常重要。这是一个迭代过程，您可能需要多次运行提示，并以更多细微差别更新它，直到获得满意的响应。


通过执行这些步骤，您可以创建有效的提示，从您的语言模型生成准确且有用的响应。通过练习，您可以成为即时工程方面的专家，并释放大型语言模型在各种应用程序中的全部潜力。 为 LLM 设置角色 让法学硕士按照您想要的方式做出回应的最佳方法之一就是要求它发挥作用。不要简单地说“解释一下海森堡 喀麦隆 手机号码 的不确定性原理”，你可以尝试说：“你是一位优秀的中学老师，专攻物理。向一班 岁的学生解释海森堡的测不准原理。” 在这里，我们要求法学硕士体现一个角色，并为其指定目标受众。





考虑到这些参数，它会做出完全不同的回答，而孩子或没有受过物理教育的人可能会发现更有吸引力和更容易理解。 提示要求解释海森堡测不准原理 图片来源：OPENAI CHATGPT ChatGPT 中的中学老师提示示例 图片来源：OPENAI CHATGPT 差异是惊人的！ “少投”提示 您可能在 LLM 提示中听说过“零样本”、“一次样本”和“少量样本”等术语。确实，这里的“射击”就是例子。零样本提示没有我们想要的输出的示例。一镜头有一个例子，少镜头有几个例子。以向其显示我们希望回复采用的格式。