Meta的LLaMA与GPT相比如何?

Meta的LLaMA与GPT相比如何?

提示工程是制作有效输入提示的过程,以指导llm生成准确且与上下文相关的输出。由于llm依赖于输入文本中的模式来产生响应,因此提示的结构化方式会显著影响结果的质量。例如,要求 “用三句话总结本文档” 比简单地说 “总结” 更有可能产生简洁的输出。

即时工程中的技术包括指定所需输出的格式,提供示例以及设置清晰的说明。例如,在代码生成任务中,开发人员可能会使用类似 “编写Python函数来计算斐波那契序列” 的提示。在提示中提供示例也会有所帮助,例如 “给定输入: 2,输出: 4”。给定输入: 3,输出: 9。输入: 5的输出是什么?”

当微调不是一种选择时,提示工程尤其重要,因为它允许开发人员从通用模型中提取特定于任务的结果。通过尝试短语、示例和约束,开发人员可以优化提示以有效地实现所需的行为。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
群体算法实现的最佳实践是什么?
"群体算法受到鸟类和鱼类等社会生物群体行为的启发。为了有效地实现这些算法,遵循一些最佳实践可以提升性能并确保可靠的结果。首先,清晰定义问题及需要优化的参数至关重要。了解任务的约束条件和目标将有助于引导算法的行为。例如,在粒子群优化(PSO)
Read Now
你如何比较信息检索系统?
平均精度 (MAP) 是用于评估信息检索 (IR) 系统性能的指标,特别是在对结果进行排名时。MAP测量每个相关文档排名的平均精度,然后在数据集中的所有查询中平均这些值。将每个查询的精度计算为在各个级别检索到的相关文档的数量除以检索到的文档
Read Now
谷歌图片的反向图片搜索是如何工作的?
谷歌图片的反向图像搜索允许用户查找与特定图像相关的信息,而不是基于文本的查询。当用户提交一张图像时,谷歌会分析该图像的视觉内容,以识别互联网上的相关匹配。这一过程包含多个步骤,包括从图像中提取特征,创建这些特征的独特表示,并将其与庞大的现有
Read Now

AI Assistant