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
在联邦学习中使用了哪些技术来减少通信开销?
在联邦学习中,减少通信开销至关重要,因为设备共享的是模型更新而不是原始数据,这会导致显著的带宽消耗。为此,采用了多种技术来最小化这些开销,提高效率,并使其在带宽有限的网络中更具可行性。这些技术包括压缩算法、稀疏更新和自适应通信策略。 一种
Read Now
如何选择合适的云服务提供商?
选择合适的云服务提供商取决于几个关键因素,包括您的具体项目需求、预算和长期目标。首先,明确您的需求:考虑应用程序类型、数据存储要求、可扩展性和性能标准等方面。例如,如果您正在开发一个预期有变化流量的网络应用程序,选择一个具备自动扩展选项的服
Read Now
知识图谱如何用于文本挖掘?
元数据通过提供有关图形中包含的数据的基本信息,在知识图中起着至关重要的作用。本质上,元数据充当描述性层,帮助用户理解数据元素的上下文、起源和关系。此附加信息对于确保用户可以有效地搜索,导航和利用知识图至关重要。例如,如果知识图包含关于各个城
Read Now

AI Assistant