Prompting 知識養成 Day1

更新 發佈閱讀 2 分鐘

第一天:Prompt 工程基礎與 Zero-shot Prompting

1.我對Prompt 工程 (Prompt Engineering) ,以及Zero-shot prompting(零樣本提示)的理解。

*Prompt 工程 (Prompt Engineering)

Prompt是指「對模型下指令」的意思。Prompt 工程 是指「進行持續優化下指令的過程」。

優化下指令,就是更準確地發出讓模型可以更容易掌握與理解的指令,於是模型就能給出更符於需求的回應。

Prompt 工程的重要性,尤其在LLM這種大型模型更能顯現。在不更動模型本身(這是一件極耗成本的事)的情況下,如何增進運作效能,Prompt 工程便是一個很好的選擇。


*Zero-shot prompting(零樣本提示)

zero-shot prompting 是指「在沒有給出任何示範的情況下下指令」。也因此,在這種時候就需要依賴模型本身所自備的能力。

通常在模型(LLM)進入市場前,已透過大量資料與預設植入的程式。有相當程度的訓練預演,建立基本理解及對應能力。所以,面對使用者給出zero-shot prompting的指令,都能依循已具備之能力執行回應。

zero-shot prompting很常出現在一般使用情境中,對模型來說是不太費力的事,也不太有準不準確的問題(或者該說使用者不太會計較)。但如果真的細究,還是會有因指令不夠準確而導致幻覺,以及輸出風格、格式不符合使用者預期(但這同樣是出於指令不夠準確)。



--

2.Zero-shot prompting(零樣本提示) 操作要點

  • 定義更細化,越具體越好
  • 可供轉化延伸的潛台詞
  • 排除也要具體,不要「什麼」很重要



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不是雞湯,但是又如何
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