prompts-提示应用程序

提示应用程序 在这份指南中，我们将介绍一些高级且有趣的方法，利用提示工程来执行有用且更复杂的任务。 请注意，本节正在积极开发中。 主题： 生成数据 程序辅助语言模型 Python 笔记本 生成数据 LLM 具有强大的文本生成能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、更一致且更真实的信息。LLM 对于生成实验所需的各类数据也非常有用。例如，我们可以使用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示： 提示： 输出： 这非常有用。我们用这个例子在指南的另一部分进行不同的测试。 这里还有一个提示示例，展示了如何利用 LLM 进行数据标注/增强任务。 提示： 输出： PAL（程序辅助语言模型） Gao 等，2022 提出了一种方法，使用 LLM 读取自然语言问题并生成程序作为中间推理步骤。称为程序辅助语言模型（PAL），与思维链提示不同的是，它不是通过自由形式文本获得解决方案，而是将解决方案步骤卸载到程序化运行时，如 Python 解释器。 让我们看一个使用 LangChain 和 OpenAI GPT-3 的示例。我们希望开发一个简单的应用程序，能够理解所提出的问题并利用 Python 解释器...