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What about multimodal prompting?

第 23 / 34 卷日期:

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
  1. 1Introduction
  2. 2Prompt engineering
  3. 3LLM output configuration
  4. 4Sampling controls
  5. 5Top-K and top-P
  6. 6Putting it all together
  7. 7Prompting techniques
  8. 8One-shot & few-shot
  9. 9System, contextual and role prompting
  10. 10System prompting
  11. 11Role prompting
  12. 12Contextual prompting
  13. 13Step-back prompting
  14. 14Chain of Thought (CoT)
  15. 15Self-consistency
  16. 16Tree of Thoughts (ToT)
  17. 17ReAct (reason & act)
  18. 18Automatic Prompt Engineering
  19. 19Code prompting
  20. 20Prompts for explaining code
  21. 21Prompts for translating code
  22. 22Prompts for debugging and reviewing code
  23. 23What about multimodal prompting?
  24. 24Design with simplicity
  25. 25Be specific about the output
  26. 26Control the max token length
  27. 27Experiment with input formats and writing styles
  28. 28Adapt to model updates
  29. 29JSON Repair
  30. 30Working with Schemas
  31. 31Experiment together with other prompt engineers
  32. 32CoT Best practices
  33. 33Summary
  34. 34Endnotes