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Prompt Engineering Methods-大型语言模型的提示工程方法概述

本项目对大型语言模型在不同自然语言处理任务中的提示工程方法进行了调查,展示了如何在不需要大量参数重训练或微调的情况下,增强模型能力,并使非深度学习背景的用户能够与大型...

本项目对大型语言模型在不同自然语言处理任务中的提示工程方法进行了调查,展示了如何在不需要大量参数重训练或微调的情况下,增强模型能力,并使非深度学习背景的用户能够与大型语言模型进行交互。同时总结了基于NLP任务的各种提示技术,并分析了在不同数据集上的性能表现。
Prompt Engineering Methods的特点:
1. 增强大型语言模型在多种自然语言处理任务中的能力
2. 无需大量参数重训练或微调
3. 使非深度学习背景的用户能够与大型语言模型互动
4. 总结基于NLP任务的各种提示技术
5. 分析在不同数据集上的性能表现

Prompt Engineering Methods的功能:
1. 将自然语言指令结构化为提示
2. 通过基本对话从大型语言模型中提取信息
3. 设计提示以提高大型语言模型的信息准确性
4. 根据任务需求组合不同的提示策略
5. 在各种NLP数据集上评估提示方法

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