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Grand modèle

Base et concept

Prompt​

Traduction chinoise: mots rapides

Instructions à une machine, similaire à un langage de programmation.

Jeton​

à déterminer

Maîtrise en droit​

Traduction chinoise: grand modèle

Essence: ensemble d'algorithmes, similaire à une fonction.

Modèles communs​

-OpenAI: GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4V / DALL.EWhisper -Meta: LLama2 (open source)

Modèle du TPG​

Les hallucinations de LLM.​

Parce que la quantité de connaissances auxquelles le modèle est confronté dans le processus de formation est très importante, il ne peut pas se souvenir de toutes les informations qu'il a vues parfaitement. Un problème évident est que le modèle ne connaît pas ses propres limites de connaissances.

Cela signifie que les modèles peuvent inventer des réponses qui semblent crédibles mais qui ne sont pas correctes pour répondre à des sujets obscurs, que nous appelons « hallucinations ».

Par exemple, l'exemple suivant, lorsque nous demandons:

Parlez-moi de la brosse à dents intelligente AeroGlide ultra Slim de Boy

Parmi eux, le nom de la société existe, mais le nom du produit est composé par nous. Dans ce cas, le modèle donnera toujours une description tout à fait réaliste du produit fictif.

Il existe deux stratégies qui peuvent être utilisées pour réduire cette illusion:

Stratégie 1: exiger que le modèle trouve des références pertinentes et réponde aux questions en fonction du texte fourni Stratégie 2: tracer la réponse au fichier source

Température​

Traduction: température

C'est un paramètre commun du modèle, et la valeur optionnelle est: 0room1.

-lorsque la température est 0: cela signifie que la réponse est plus précise et fixe, et elle convient pour attendre le même résultat de sortie à chaque fois.

-lorsque la température est de 0,7: cela signifie que la réponse est plus aléatoire et créative, et convient pour attendre des résultats de sortie différents à chaque fois.

par exemple, en répondant « ma nourriture préférée est ». Quand il s'agit de ce problème, la possibilité de différents aliments est différente.

Lorsque la température est de 0, le modèle choisit toujours la plus probable, c'est-à-dire la pizza.

Lorsque la température est de 0,3, il est possible pour le modèle de choisir d'autres aliments avec une probabilité plus faible.

Lorsque la température est de 0,7, il est possible pour le modèle de choisir d'autres aliments qui sont moins probables.

Le but de LLM

Avoir du bon sens

Identifier l'intention

Classification

étape par étape: State machine

Paramètres de la fonction supplémentaire (AWESOME)

Modèles courants de phrases rapides

Résumé​

Résumé

Délimité

Summarize the text delimited by triple quotes.

"""insert text here"""

Comme suit:

Le cas échéant

You will be provided with meeting notes, and your task is to summarize the meeting as follows:
    
    -Overall summary of discussion
    -Action items (what needs to be done and who is doing it)
    -If applicable, a list of topics that need to be discussed more fully in the next meeting.

Généralités​

Qu'il vous soit fourni

You will be provided with xxx (delimited with XML tags) about xxx topic. 
First xxx. 
Then xxx and xxx.

étape par étape​

Use the following step-by-step instructions to respond to user inputs.

Step 1 - The user will provide you with text in triple quotes. Summarize this text in one sentence with a prefix that says "Summary: ".

Step 2 - Translate the summary from Step 1 into Spanish, with a prefix that says "Translation: ".

Cohérence​

Answer in a consistent style.

Q: Teach me about patience.
A: The river that carves the deepest valley flows from a modest spring; the grandest symphony originates from a single note; the most intricate tapestry begins with a solitary thread.
Q: Teach me about the ocean.

Longueur limite​

Il y a trois points principaux.

Summarize the text delimited by triple quotes in 3 bullet points.
Summarize the text delimited by triple quotes in 2 paragraphs.
Summarize the text delimited by triple quotes in about 50 words. // 3 个要点

Limiter la portée​

très bon

Draft a company memo to be distributed to all employees. The memo should cover the following specific points without deviating from the topics mentioned and not writing any fact which is not present here:
xxxx

Classification​

You will be provided with a tweet, and your task is to classify its sentiment as positive, neutral, or negative.

Intention de classement​

You will be provided with customer service queries. Classify each query into a primary category and a secondary category. Provide your output in json format with the keys: primary and secondary.

Primary categories: Billing, Technical Support, Account Management, or General Inquiry.

Billing secondary categories:
- Unsubscribe or upgrade
- Add a payment method
- Explanation for charge
- Dispute a charge

Technical Support secondary categories:
- Troubleshooting
- Device compatibility
- Software updates

Account Management secondary categories:
- Password reset
- Update personal information
- Close account
- Account security

General Inquiry secondary categories:
- Product information
- Pricing
- Feedback
- Speak to a human

Rôles et tâches​

your task is to xxx it in a concise way.

Brièveté​

explain it in a concise way.

Utilisateur cible​

à un étudiant de deuxième année.

Summarize content you are provided with for a second-grade student.

Présentation​

Sortie en format de liste de points

Provide your answer in bullet point form.

Produit

-facile à utiliser -offre une bonne valeur pour le prix Haute qualité et durabilité -Difficulté à transporter -Difficult à stocker

Une liste ordonnée

Une liste numérotée

create a numbered list of turn-by-turn directions from it.

Format pris en charge​

格式类型例子
编号列表1. 打开浏览器2. 输入网址3. 浏览内容
圆点列表- 苹果- 香蕉- 橙子
表格
代码块pythonprint("Hello, world!")
标题和子标题## 主标题### 子标题
JSON格式{ "name": "John", "age": 30, "city": "New York" }
思维导图格式
markdown格式