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图片全新第四色全新第四色 一、Prompt Engineering（指示工程） 什么是Prompt Engineering？Prompt Engineering，即指示工程，是指遐想和优化输入给大型言语模子（LLM）的文本指示（Prompt）的过程。这些指示旨在招引LLM生成合适渴望的、高质料的输出。它卤莽证实特定任务需求优化输入指示，招引大言语模子生成更准确、全面、合适舛误要求的输出，从而擢升模子在各样化应用场景中的性能和实用性。图片 Prompt EngineeringPrompt Engineering的中枢因素在于通过明确的指令、相干的凹凸文、具体的例子以及准确的输入来悉心遐想指示，从而招引大言语模子生成合适预期的高质料输出。图片 Prompt Engineering指令（Instructions）：明确告诉模子需要践诺的任务或生成的本体类型。这些指令应该了了、具体，幸免歧义。 三级艳星凹凸文（Context）：为模子提供与任务相干的布景信息。凹凸文不错匡助模子更好地舆奉命务，并生成愈加准确和相干的输出。 例子（Examples）：通过给出具体示例来展示渴望的输出舛误或立场。例子不错极地面提高模子的生成质料，因为它为模子提供了一个明确的参考框架。 输入（Input）：任务的具体数据或信息。这是模子生成输出的基础，输入的质料径直影响到输出的质料。 输出（Output）：天然输出不是Prompt Engineering的径直构成部分，但它是Prompt遐想的最终主义。通过不休优化Prompt，咱们不错招引模子产生愈加合适渴望的输出。 图片 Prompt Engineering二、Function Calling（函数调用） 什么是Function Calling？在生成式AI的凹凸文中，函数调用平庸指的是LLM在生成反映时，卤莽识别并践诺特定的函数或API调用，以得回稀奇的信息或践诺特定的任务。函数调用增强了LLM的彭胀性和实用性，使其卤莽超越言语模子的规模，与数据库、Web奇迹等外部系统无缝交互，从而提供愈加全面和及时的信息。 图片 Function Calling Function Calling在智能助手和自动化经由中的应用场景中，LLM通过调用外部API或预设函数来集成各样化奇迹与复杂操作，以自满用户央求并自动化践诺经由。 在构建智能助手时，LLM可能需要证实用户的央求调用外部奇迹（如天气查询API、数据库查询等），并将阻挡整合到其反映中。 在自动化经由中，LLM不错通过调用预设的函数来践诺一系列复杂的操作，如数据料理、文献生成等。 图片 Function Calling以查询天气为例，以下是LLM调用外部天气API的具体经由： 用户输入：用户向LLM谋略“今天北京的天气何如样？” 认知需求：LLM领悟用户输入，识别出用户的意图是查询天气。 决定是否使用器具：LLM判断需要调用外部天气API来得回准深信息全新第四色。 准备调用信息：LLM生成调用天气API所需的参数，如城市（北京）和日历（今天）。 发送央求：LLM将调用信息封装成HTTP央求，发送给天气API。 罗致反映：天气API复返刻下北京的天气信息给LLM。 勾搭阻挡进行回话：LLM领悟天气信息，并生成易于认知的回话给用户，如“今天北京天气晴明，温度25°C，妥当出门。” 图片 Function Calling 三、RAG（检索增强生成） 什么是RAG？RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种勾搭检索和生成的时期，旨在提高LLM在生成反映时的准确性和信息量。它通过从外部常识库中检索相干信息，并将这些信息当作LLM生成反映的稀奇输入。精确检索：RAG通过信息检索时期，从大限制的文档聚积或常识库中检索出与给定输入最相干的信息。这种检索面目比传统的舛误词匹配愈加精确，卤莽捕捉到更丰富的凹凸文信息。 高效检索：RAG愚弄索引和检索算法，如向量数据库和查询检索器，快速地从文本数据中提真金不怕火相干本体。这大大提高了信息检索的效果，使得模子卤莽在短时间内料理多数数据。 图片 RAGRAG在学术写稿与新闻撮要/解说生成中，助力LLM（大型言语模子）精确检索最新可靠信息，确保本体巨擘性与时效性。 在学术写稿中，RAG不错匡助LLM从多数文献中检索相干援用和论据，从而生成愈加巨擘和详备的论文。 在新闻撮要或解说生成中，RAG不错确保LLM生成的本体基于最新的、可靠的信息源。 图片 RAG以料理对于“最新科技趋势”的新闻撮要为例，RAG新闻撮要/解说生成的示例经由： 用户输入：用户向RAG系统央求一份对于“最新科技趋势”的新闻撮要。 认知需求：RAG系统领悟用户输入，识别出用户的意图是得回对于最新科技趋势的新闻撮要。 准备检索要求：RAG系统证实用户央求，准备检索要求，如舛误词“最新科技趋势”、时间范围（如最近一周）等。 践诺检索： RAG系统将这些检索要求输入到新闻检索API中。 检索API再行闻数据库中检索出与“最新科技趋势”相干的新闻著述。 这些著述被复返给RAG系统，当作生成撮要的候选材料。 信息筛选与会通： RAG系统对检索到的新闻著述进行筛选，去除重叠、不相干或质料不高的本体。 系统将筛选后的著述进行会通，提真金不怕火舛误信息点，如新时期称号、应用场景、影响等。 准备生成指示： RAG系统基于筛选和会通明的信息，构建一个包含舛误信息点的指示模版（Prompt）。 这个模版将当作生成模子的输入，领导模子生成新闻撮要。 生成撮要： RAG系统将指示模版输入到生成模子中。 生成模子证实指示模版中的信息，勾搭本身的言语生成才略，生成新闻撮要。 生成的撮要既涵盖了舛误信息点，又保合手了言语的畅通性和易读性。 图片 RAG四、Fine-tuning（微调） 什么是Fine-tuning？Fine-Tuning是指使用特定领域的数据集对预测验的大型言语模子进行进一步测验的过程。通过微调，模子不错学习到特定领域的常识和样式，从而在相干任务上施展更好。在预测验模子的基础上，针对特定任务或数据领域，通过在新任务的小限制标注数据集上进一步测验和调整模子的部分或沿途参数，使模子卤莽更好地适合新任务，提高在新任务上的性能。 图片 Fine-tuning Fine-tuning在医疗和法律的应用场景中，卤莽显耀擢升LLM对专科术语和复杂情境的认知才略，从而扶植生成精确的专科提倡、解说或解答。 在医疗领域，不错使用医疗领域的专科数据对LLM进行微调，以生成准确的医疗提倡或会诊解说。 在法律领域，通过微调不错使LLM更好地认知法律术语和案例法，从而扶植法律通知的撰写或法律问题的解答。 图片 Fine-tuning一文澈底搞懂Fine-tuning - 预测验和微调（Pre-training vs Fine-tuning） 本站仅提供存储奇迹，所有本体均由用户发布，如发现存害或侵权本体，请点击举报。 |
