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介绍
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提示词工程:通过精心设计的提示词(prompt)来引导大模型生成更准确的输出。提示词的内容直接影响模型的输出结果。
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JSON格式输出:OpenAI等公司已经提升了大模型的格式化输出能力,支持以指定的JSON模式输出,帮助开发者和企业实现更稳定的格式输出。
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工具调用:通过定义函数并使用工具调用(tool calling)的方法,可以限制大模型的输出格式为JSON。
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逐步思考:让模型逐步进行思考并呈现出涉及的步骤,可以降低结果的不准确性,并提高响应的可解释性。
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多模态LLM应用:在多模态LLM的应用中,保持输出格式的准确性是一个挑战,需要通过特定的方法来约束输出格式。
提示词工程
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定义:提示词工程是通过设计和优化输入提示词来影响大模型输出的技术。
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作用:提示词的内容和结构直接影响模型的输出质量和准确性。
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应用:在实际应用中,提示词工程可以用于提高模型的指令跟随能力。
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挑战:设计有效的提示词需要对模型的理解和大量的实验。
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实例:通过添加任务描述来提升大模型的指令跟随能力。
JSON格式输出
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定义:JSON格式输出是指大模型按照指定的JSON模式生成输出。
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优势:这种格式化输出能力为开发者和企业提供了更高的灵活性和准确性。
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实现:通过特定的API或工具可以实现JSON格式输出。
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应用:广泛应用于需要结构化数据输出的场景,如数据分析和API集成。
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挑战:确保输出的JSON格式无语法错误,以避免解析失败。
工具调用
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定义:工具调用是通过定义函数并让大模型调用这些函数来实现特定格式输出的方法。
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实现:定义一个函数,接受多个参数,这些参数对应JSON中的各个字段。
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优势:这种方法可以有效限制输出格式,确保输出符合预期。
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应用:适用于需要严格格式化输出的场景,如API调用和数据传输。
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挑战:需要确保函数定义的准确性和调用的正确性。
逐步思考
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定义:逐步思考是指让模型逐步进行思考并呈现出涉及的步骤。
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优势:这种方法可以降低结果的不准确性,并提高响应的可解释性。
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应用:适用于需要详细步骤和解释的场景,如复杂问题的解决。
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实例:在提示词中加入步骤提示,帮助模型逐步生成答案。
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挑战:需要设计合适的步骤提示以引导模型思考。
多模态LLM应用
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定义:多模态LLM应用是指在多种模式下使用大语言模型。
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挑战:在多模态应用中,保持输出格式的准确性是一个挑战。
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解决方案:通过特定的方法和工具来约束输出格式。
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应用:适用于需要多种数据格式输出的场景,如图像和文本结合的应用。
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实例:在多模态应用中使用JSON格式输出以确保数据一致性。
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