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
预测性维护中的异常检测是如何工作的?
预测性维护中的异常检测侧重于识别设备数据中可能指示潜在故障的异常模式或行为。通过分析机器的历史数据,如温度、压力、振动和工作周期,算法可以创建正常运行的基准。当新的数据被捕获和处理时,任何显著偏离这一既定基准的情况都可能表明存在问题,从而促
Read Now
AI代理在不确定环境中如何运作?
AI代理在不确定的环境中,通过使用各种策略来做出明智的决策,尽管信息不完整或不一致。这些代理设计用于评估可用数据、评估风险,并根据变化的条件调整其行动。一种常见的方法是概率推理,这涉及使用统计模型来表示和管理不确定性。例如,通过像贝叶斯网络
Read Now
云计算中的预留实例是什么?
云计算中的预留实例是一种定价模型,允许用户以低于按需定价的费率为特定期限(通常为一到三年)预留计算资源。主要云服务提供商如亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure和谷歌云平台(GCP)都提供这种选项。通过承诺使用较长的期限,客户可以显著节省
Read Now

AI Assistant