链式思考（CoT）提示 图片来源：Wei等人（2022）(opens in a new tab) 在Wei等人（2022）(opens in a new tab)中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其…
AIGC 基础
AIGC（AI-Generated Content，AI生成内容）是指基于生成对抗网络（GAN）、大型预训练模型等人工智能技术的方法，通过对已有数据进行学习和模式识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。类似的概念还包括合成式媒体（Synthetic media），它主要指基于人工智能生成的文字、图像、音频等媒体内容。
虽然大型语言模型展示了惊人的零样本能力，但在使用零样本设置时，它们在更复杂的任务上仍然表现不佳。少样本提示可以作为一种技术，以启用上下文学习，我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件，我们希望模型生成响应。 让我…
如今，经过大量数据训练并调整指令的LLM能够执行零样本任务。我们在前一节中尝试了一些零样本示例。以下是我们使用的一个示例： 提示： 将文本分类为中性、负面或正面。文本：我认为这次假期还可以。情感： 输出： 中性 请注意，在上面的提示中，我们…
在上一节中，我们介绍并给出了如何赋能大语言模型的基本示例。 在本节中，我们会提供更多示例，介绍如何使用提示词来完成不同的任务，并介绍其中涉及的重要概念。通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行学习。下面，我们将通过示例介绍说明如何使用精细的提…