知识框架

内容详介

大语言模型（Large Language Models）

分为两种：基础大预言模型（Base LLM）、指令微调大语言模型（Instruction Tuned LLM）。

基础大预言模型：基于训练数据的统计概率，给出上文预测下文

指令微调大语言模型：使用RLHF（Reinforcement Learning Human Feedback）技术微调，让模型根据命令给出回答

示例：给出问题-法国的首都在哪里？

回答：

• 基础大预言模型：法国最大的城市是什么？
• 指令微调大语言模型：法国的首都在巴黎

ChatGPT提问的原则

原则1：编写具体清晰的指令

原则2：给ChatGPT思考的时间

原则1

有如下的4个技巧：

1）使用分割符

三个引号"""、三个反斜杠、三个横杠---、尖括号<>、XML标签<tag></tag>

2）要求模型给出结构化输出

输出JSON格式

输出HTML格式

3）检查条件是否满足

告诉ChatGPT边界条件，以及此时应该如何处理

4）给出示例（Few-shot prompting）

给出一两个例子，让ChatGPT学习如何回答

原则2

有如下的4个技巧：

1）让ChatGPT按照步骤给出思考过程：给出实现步骤

2）让ChatGPT给出结论之前先自己思考一下

提示工程的循环迭代

迭代过程

ChatGPT的使用举例

1、总结：给定文本按照要求总结

2、推断：情感识别、推断对话讨论的主题

3、转换：多语种翻译、拼写和语法检查和改写

4、扩展：按照要求续写、创作

5、聊天机器人

ChatGPT接口的重要参数

1、Temperature

取值为0～1，决定ChatGPT回答的随机性

2、Role

ChatGPT在处理信息时候的权重：System < Assistant < User

System：系统预置的信息，就像在ChatGPT耳边不断低语，通常用户不可见

Assistant：ChatGPT回复的信息

User：用户发送的信息

结尾

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