提示词

提示词【AI写作】用GPT写一本小说

深度解析：AI Prompt 提示词工程的兴起、争议与未来发展PART1: 提示词工程的兴起在人工智能领域中，一个新的领域——提示词工程（prompt engineering）——开始显露头角。

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Prompt - 流行的10个框架转载自：https://juejin.cn/post/7287412759050289212测试用例为了看到不同的Prompt框架效果，本文定义一个统一的测试用例：

DSPy - prompt 优化DSPy 是一种用于在算法上优化 LM 提示和权重的框架，特别是当 LM 在管道中使用一次或多次时。要在没有DSPy 的情况下使用 LM 构建复杂系统，您通常必须：(1) 将问题分解为步骤，(2) 很好地提示您的 LM，直到每个步骤单独运行良好，(3) 调整步骤以使其运行良好一起，(4) 生成综合示例来调整每个步骤，(5) 使用这些示例来微调较小的 LM 以降低成本。

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AI绘画Stable Diffusion 插件篇：智能标签提示词插件sd-danbooru-tags-upsampler大家好，我是向阳。关于智能标签提示词插件，在很早之前就介绍过很多款了，今天再给大家介绍一款智能标签提示词插件sd-danbooru-tags-upsampler。该智能提示词插件是今年2月23号才发布的第一版V0.1.0，算是比较新的智能提示词插件。

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通过自适应提示提升大语言模型的零样本推理能力随着大模型（LLMs）的快速发展，它们在自然语言处理（NLP）任务上取得了前所未有的成就。特别是，LLMs展现出了强大的推理和规划能力，这得益于它们的少样本和零样本学习能力。然而，现有的方法仍存在一些限制，例如在少样本设置中，性能对示例选择非常敏感，而在零样本设置中，由于缺乏对LLMs的指导，性能受限。

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探索GitHub上的GPTs项目：泄露和被破解的GPT提示GPTs项目是一个在GitHub上由用户linexjlin发起的开源项目，专注于提供泄露的GPT（生成式预训练转换器）提示。这些提示用于指导和优化AI模型的输出，进而提升代码生成的质量和效率。项目页面提供了丰富的功能和资源，旨在帮助开发者和团队更高效地进行软件开发和协作。

提示词优化的自动化探索：Automated Prompt Engineering编者按：作者在尝试教授母亲使用 LLM 完成工作任务时，意识到提示词的优化并不像想象中简单。提示词的自动优化对于经验并不丰富的提示词撰写者很有价值，他们没有足够的经验去调整和改进提供给模型的提示词，这引发了对自动化提示词优化工具的进一步探索。

LLM--提示词Propmt的概念、作用及如何设计提示词有关如何写好提示词，请学习面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook，设计高效 Prompt 的两个关键原则：编写清晰、具体的指令和给予模型充足思考时间

聊聊ShareGPT格式的微调数据集转载请注明住处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNoteShareGPT格式的数据集中，一般是如下格式：

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OpenAI 的 GPTs 提示词泄露攻击与防护实战：防御卷（二）在对抗提示注入攻击的持续战斗中，以下是防御方的防御提示。请随意将这些内容复制到您的提示库中，以防止提示误用

Sora指令性提示词的巧妙运用（二）：指导模型生成符合预期的视频内容在Sora模型中，提示词扮演着至关重要的角色，它们像指南针一样引导模型生成符合预期的视频内容。提示词的选择和运用不仅影响视频的整体风格、情节发展，还直接关系到视频的情感表达和观众体验。因此，如何运用提示词来指导模型生成符合预期的视频内容，是每一个创作者都需要深入研究和探索的课题。

大语言模型提示词技巧LLM（Large Language Model）大语言模型时代，提示词（Prompt）很重要，而改进提示词显然有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程背后的整个理念。

大语言模型提示工程简介提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提高大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计和研发出强大的技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。

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大语言模型LangChain + ChatGLM3-6B的组合集成：工具调用+提示词解读PROMPT_TEMPLATES[“agent_chat”] = { “ChatGLM3”: “”" You can answer using the tools, or answer directly using your knowledge without using the tools.Respond to the human as helpfully and accurately as possible. You have access to the following tools: {tools

Stable Diffusion——文生图界面参数讲解与提示词使用技巧CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是由OpenAI于2021年开发的一种语言图像对比预训练模型。其独特之处在于，CLIP模型中的图像和文本嵌入共享相同的潜在特征空间，这使得模型能够直接在图像和文本之间进行对比学习。