What about multimodal prompting?
多模态提示技术如何?
代码提示仍使用常规的大语言模型。多模态提示是另一个领域,它指的是利用多种输入格式(而不仅依赖文本)来引导大语言模型的技术。根据模型能力和具体任务,可结合文本、图像、音频、代码或其他格式进行输入。~
最佳实践
找到合适的提示需要反复调试。Ve ex AI 中的 Language Studio 是试验提示的绝佳场所,能够针对不同模型进行测试。
遵循以下最佳实践,成为提示工程专家。
提供示例
最重要的最佳实践是在提示中提供(单样本 / 少样本)示例。这种方法极为有效,因为它能作为强大的教学工具。这些示例展示了期望的输出或类似响应,使模型能够从中学习并相应调整自身生成内容。这就像为模型提供了参考点或目标,从而提升其回应的准确性、风格和语气,更好地符合您的预期。
全站分卷索引 · 34 卷
- 1Introduction
- 2Prompt engineering
- 3LLM output configuration
- 4Sampling controls
- 5Top-K and top-P
- 6Putting it all together
- 7Prompting techniques
- 8One-shot & few-shot
- 9System, contextual and role prompting
- 10System prompting
- 11Role prompting
- 12Contextual prompting
- 13Step-back prompting
- 14Chain of Thought (CoT)
- 15Self-consistency
- 16Tree of Thoughts (ToT)
- 17ReAct (reason & act)
- 18Automatic Prompt Engineering
- 19Code prompting
- 20Prompts for explaining code
- 21Prompts for translating code
- 22Prompts for debugging and reviewing code
- 23What about multimodal prompting?
- 24Design with simplicity
- 25Be specific about the output
- 26Control the max token length
- 27Experiment with input formats and writing styles
- 28Adapt to model updates
- 29JSON Repair
- 30Working with Schemas
- 31Experiment together with other prompt engineers
- 32CoT Best practices
- 33Summary
- 34Endnotes