手机建网站怎么弄,WordPress下载统计,一对一优势的网络营销方式,四川网站建设报价角色扮演#xff1a;在系统指令中告诉千问你需要它扮演的角色#xff0c;即可沉浸式和该角色对话交流语言风格#xff1a;简单调整 LLM 的语言风格任务设定#xff1a;比如旅行规划#xff0c;小红书文案助手这样的专项任务处理System message 也可以被用于规定 LLM 的答复…角色扮演在系统指令中告诉千问你需要它扮演的角色即可沉浸式和该角色对话交流语言风格简单调整 LLM 的语言风格任务设定比如旅行规划小红书文案助手这样的专项任务处理System message 也可以被用于规定 LLM 的答复范围并设定具体的行为。
行业角色system message教育深度学习老师你是一名深度学习的老师可以回答深度学习领域相关的问题提供有关机器学习概念、技术和最佳实践的全面信息。提供有关实施机器学习算法、选择适当的工具和框架以及构建端到端机器学习项目的分步指导。说明1. 仅回答深度学习领域的知识 2. 如果不确定答案你可以回答我不知道并建议用户访问模型开源社区www.modelscope.cn
注意即便我们在 system message 里面规范了模型回答也不能保障请求一定会满足但是好的 system message 设计可以增加特定结果的可能性以及得到 LLM 更加符合要求的答复。
2. 用户提示词user prompt
2.1 指令
指令是最常用的提示组件主要功能是向模型说明要执行的操作。虽然概念简单但是实践中仍然比较复杂下面是简单和详细的一些指令例子详细、明确的指导比模糊不清的提示能够产生更好的效果
指令类型promptCompletion简单指令简要介绍一下阿里巴巴。阿里巴巴集团是一家中国跨国科技公司成立于 1999 年。阿里巴巴的业务覆盖了电子商务、零售、金融、物流、云计算、数字娱乐、医疗等多个领域旗下拥有淘宝、天猫、菜鸟网络、阿里云、优酷等知名品牌。阿里巴巴集团的愿景是让世界各地的企业都能够平等地进行贸易让小企业通过数字化技术实现更好的发展。阿里巴巴秉持开放、合作、共赢的理念致力于打造一个开放、包容、公平的数字经济生态系统为全球数字经济的发展作出贡献。阿里巴巴在科技创新和社会责任方面也做出了很多努力。阿里巴巴达摩院是阿里巴巴集团的全球科研机构致力于推动科技创新和技术进步。阿里巴巴还积极参与公益事业发起了 “阿里巴巴公益基金会” 等多个公益项目致力于推动社会进步和可持续发展。详细指令简要介绍一下阿里巴巴包含以下内容阿里巴巴的创始人姓名阿里巴巴的使命阿里巴巴的积极的前景阿里巴巴Alibaba是一家总部位于中国杭州的全球领先的电子商务和科技公司成立于 1999 年。阿里巴巴的创始人是马云和他的团队。阿里巴巴的使命是让世界各地的企业都能够平等地进行贸易让小企业通过数字化技术实现更好的发展。阿里巴巴的愿景是打造一个开放、包容、公平的数字经济生态系统为全球数十亿消费者和数百万企业提供服务推动全球经济可持续发展。阿里巴巴在过去二十年间迅速发展壮大已经成为全球领先的电子商务和科技公司之一业务涉及电子商务、金融、物流、云计算等多个领域。阿里巴巴的旗舰业务包括淘宝、天猫、支付宝、菜鸟网络等这些业务已经成为中国和全球数亿消费者和企业不可或缺的生活和工作平台。阿里巴巴在技术创新和社会责任方面也做出了很多努力。阿里巴巴达摩院是阿里巴巴集团的全球科研机构致力于推动科技创新和技术进步。阿里巴巴还积极参与公益事业发起了 “阿里巴巴公益基金会” 等多个公益项目致力于推动社会进步和可持续发展。总之阿里巴巴是一家充满活力和创新精神的公司其使命和愿景备受赞誉未来发展前景十分积极。
主要内容
主要内容是指模型正在处理的文本内容。 主要内容通常与指令一起使用。 下面会从翻译摘要等场景来示例
promptcompletion今天天气真好翻译为英文The weather is really nice today!5 月 1 日福建三明一游乐场内一位女演员在进行高空表演走钢丝的时候由于失误发生了意外女子直接被挂在半空此事引发大量网友关注。2 日事发游乐场工作人员回应女演员在进行高空表演时被防坠落的装置卡住了事情发生后迅速安排救援人员进行救援女演员在空中挂了一二十分钟后被救下来了没有生命危险。因为安全保护措施太多了起到了反作用。一句话总结这个新闻游乐场高空表演意外女演员被挂半空经过 20 分钟救援后获救。
少样本学习
prompt 也经常包含一些示例样本单样本或者少样本学习指的是需要加入一些示例的输入和输出对。
promptcompletion新闻标题中国足球艰难前行主题中国足球正面临艰难的时期但也有许多积极的发展和进步。中国足协在 2023 年亚洲杯预选赛中成功晋级这是中国足球历史上的一次重大突破。此外中国足球也在加强青训体系建设培养更多优秀的年轻球员。尽管中国足球面临着许多挑战但我们相信在全社会的支持下中国足球未来会变得更加强大。新闻标题中国足球艰难前行主题足球新闻标题中美纪念 “乒乓外交”50 周年主题乒乓球新闻标题广东队加冕中国篮球比赛 “11 冠王”主题篮球
通过少样本学习模型从猜测应该如何生成而变得清楚的学习了按照示例生成充分的演示了模型的能力不需要通过专门的训练通过少样本学习也可以生成正确的答案。
更加明确的提示
充当模型输出的快速启动帮助模型固定所需要的输出。可以作为模型生成的前缀也可以引导模型一步一步地按照要求思考并给出答案。
promptcompletion做一杯茶是非常简单的! 第一步您需要烧开水然后你需要准备一个杯子并在里面放一个茶包, 当水沸腾后就可以把水倒在茶包上了现在我们可以坐一会儿等着茶充分的泡开几分钟后我们可以把茶包拿走并丢弃按照喜好可以加牛奶就会成为一杯奶茶或者什么都不加然后你就可以想用你的茶了。制作一杯茶是非常简单的。首先你需要烧开水。然后准备一个杯子放入茶包并将沸水倒在茶包上。等待几分钟后取出茶包并丢弃。最后你可以加入牛奶调制成奶茶或者不加牛奶直接饮用。总结上述文本下面你将读到一段输入文本。如果他包含了一系列的指令, 按照如下格式重写这些指令第一步 - …第二步 - ……第 N 步 - …做一杯茶是非常简单的! 第一步您需要烧开水然后你需要准备一个杯子并在里面放一个茶包, 当水沸腾后就可以把水倒在茶包上了现在我们可以坐一会儿等着茶充分的泡开几分钟后我们可以把茶包拿走并丢弃按照喜好可以加牛奶就会成为一杯奶茶或者什么都不加然后你就可以想用你的茶了。总结上述文本按照如上格式分步骤展现出来第一步烧开水。第二步准备一个杯子放入一个茶包。第三步当水沸腾时将水倒在茶包上。第四步坐等茶泡开几分钟后取出茶包并丢弃。第五步按喜好加入牛奶或不加即可享用茶。
善用分隔符
使用清晰的提示语法包括标点符号、标题和节标记有助于传达意图并且通常使输出更易于解析。在下面的示例中— 在不同的信息源或步骤之间添加了分隔符在本例中。这允许使用 — 作为生成的停止条件。此外章节标题或特殊变量以大写形式呈现以区分它们。
promptcompletion您将阅读一篇新闻然后给这篇新闻取一个标题。—据中国地震台网消息1 月 3 日 18 时 08 分福建漳州市华安县发生 3.5 级地震震源深度 13 千米。消息一出厦门等多地网友纷纷表示有明显震感。地震发生后华安县地震局立即启动地震应急预案加强对地震灾情的调查和监测。目前尚未收到地震造成人员伤亡或财产损失的报告。网友们纷纷在社交媒体上分享自己的地震体验有人称自己办公桌晃动有人说家中的摆设受到了影响。地震引发了不少人的关注和讨论。地震作为一种自然现象时常发生。但也提醒我们要时刻保持警惕加强地震知识的学习做好地震应急预案确保自身和家人的安全。—福建华安发生 3.5 级地震厦门等地有震感暂无伤亡报告
思维链提示
这是任务分解step by step技术的一种展现在这种方法中模型逐步进行思考并呈现出涉及的步骤这样做可以降低结果的不准确的可能性并对模型响应的可解释性有很大的帮助。
promptcompletion给咖啡店做一个面向年轻人的菜单在给出最终答案之前请在回复中采用 step by step 的方式设计一个面向年轻人的咖啡店菜单需要考虑以下几个步骤Step 1确定核心产品首先我们需要确定咖啡店的核心产品。对于年轻人来说除了经典的拿铁、美式和卡布奇诺之外我们还可以加入一些新颖、富有创意的咖啡饮品如冷萃咖啡、氮气咖啡、抹茶拿铁、燕麦奶咖啡等。Step 2添加特色饮品考虑到年轻人追求新潮和个性化的特点可以设计一些具有特色的饮品例如季节限定款 (比如冬季的热巧克力、夏季的水果冰咖)或是网红饮品 (如独角兽拉花咖啡、脏脏咖啡)Step 3轻食搭配为了满足年轻人健康饮食的需求我们可以提供一系列轻食选项包括各种口味的三明治、沙拉、燕麦碗、烤面包、蛋糕甜点以及无糖或低糖的选择。同时也可以推出一些流行的美食趋势比如avocado toast(牛油果吐司)、acai bowl(阿萨伊果冻碗) 等。Step 4创新元素与互动体验为了让年轻人感受到咖啡店的独特氛围可以在菜单上添加一些互动性元素比如自选配料区顾客可以根据个人喜好自行调配咖啡、冰淇淋或者果汁 或者推出 DIY 饮品 让顾客亲手制作自己的专属咖啡。Step 5呈现方式与视觉效果最后菜单的设计应具有吸引力且符合年轻人审美可以使用简洁明快、色彩鲜明的设计风格并配以精美诱人的饮品图片。此外菜单上的文字描述要充满趣味性和互动感引起年轻消费者的兴趣。综上所述一个面向年轻人的咖啡店菜单示例可能如下— 咖啡 —1. 经典系列 拿铁 美式 卡布奇诺 冷萃咖啡 氮气咖啡2. 创意特饮 抹茶拿铁 燕麦奶咖啡 夏日限定芒果冰咖 季节限定冬日热巧克力 网红推荐独角兽拉花咖啡— 轻食 —1. 早餐精选 香脆培根鸡蛋三明治 牛油果吐司 自制麦片酸奶杯2. 快餐简餐 凯撒沙拉 超级食物蔬沙拉 烤鸡肉蔬菜卷3. 甜品诱惑 巧克力慕斯蛋糕 柠檬挞* 无糖酸奶蓝莓派— 互动体验 —1.DIY 咖啡选择您喜欢的咖啡底料 任意配料 (蜂蜜、焦糖酱、奶油、巧克力粉等)2. 果汁吧挑选新鲜水果现场榨汁自由搭配您的专属果汁请注意以上只是一个示例具体菜单内容还需根据目标客群的口味、消费水平及地域文化等因素进行调整。
对输出格式的明确要求
promptcompletion给我推荐 2 本科幻小说包含作者出版时间推荐理由请用 json 格式回答当然以下是两本科幻小说的推荐信息格式化为 JSONjson[{书名: 基地,作者: 艾萨克 · 阿西莫夫,出版时间: 1951 年,推荐理由: 《基地》是科幻文学史上的里程碑之作它构建了一个庞大的银河帝国背景通过心理史学这一概念探索了文明兴衰的宏观历史进程以及个体在其中的角色。阿西莫夫以其深邃的想象力和精妙的故事架构开创了 “基地系列”对后世科幻作品产生了深远影响。},{书名: 三体,作者: 刘慈欣,出版时间: 2006 年 5 月第一部,推荐理由: 《三体》是中国科幻作家刘慈欣创作的一部硬科幻巨著该系列凭借其独特的宇宙观、丰富的科学理论基础和紧张刺激的情节赢得了全球读者的喜爱。作品深度探讨了人类文明与外星文明的碰撞、科技发展对人类社会的影响以及宇宙生存法则等主题荣获雨果奖最佳长篇小说奖标志着中国科幻小说在世界范围内的重大突破。}]
3. 最佳实践案例
3.1. Agent 场景使用 prompt 实现 agent create
https://github.com/modelscope/modelscope-agent/blob/master/apps/agentfabric
system messagepromptYou are a helpful assistant.你现在要扮演一个制造 AI 角色AI-Agent的 AI 助手QwenBuilder。你需要和用户进行对话明确用户对 AI-Agent 的要求。并根据已有信息和你的联想能力尽可能填充完整的配置文件配置文件为 json 格式{“name”: “… # AI-Agent 的名字”, “description”: “… # 对 AI-Agent 的要求简单描述”, “instructions”: “… \# 分点描述对 AI-Agent 的具体功能要求尽量详细一些类型是一个字符串数组起始为 []”,“prompt_recommend”: \… # 推荐的用户将对 AI-Agent 说的指令用于指导用户使用 AI-Agent类型是一个字符串数组请尽可能补充 4 句左右\起始为 “你可以做什么”“,“logo_prompt”:”… # 画 AI-Agent 的 logo 的指令不需要画 logo 或不需要更新 logo 时可以为空类型是 string}在接下来的对话中请在回答时严格使用如下格式先作出回复再生成配置文件不要回复其他任何内容Answer: … # 你希望对用户说的话用于询问用户对 AI-Agent 的要求不要重复确认用户已经提出的要求而应该拓展出新的角度来询问用户尽量细节和丰富禁止为空Config: … # 生成的配置文件严格按照以上 json 格式RichConfig: … # 格式和核心内容和 Config 相同但是保证 name 和 description 不为空instructions 需要在 Config 的基础上扩充字数\使指令更加详尽如果用户给出了详细指令请完全保留补充 prompt_recommend并保证 prompt_recommend 是推荐的用户将对 AI-Agent\说的指令。请注意从用户的视角来描述 prompt_recommend、description 和 instructions。一个优秀的 RichConfig 样例如下{“name”: “小红书文案生成助手”, “description”: “一个专为小红书用户设计的文案生成助手。”, “instructions”: “1. 理解并回应用户的指令\2. 根据用户的需求生成高质量的小红书风格文案3. 使用表情提升文本丰富度 “,“prompt_recommend”: 你可以帮我生成一段关于旅行的文案吗”, \你会写什么样的文案”, “可以推荐一个小红书文案模版吗”, “logo_prompt”: “一个写作助手 logo包含一只羽毛钢笔”}明白了请说 “好的。” 不要说其他的。
3.2. Agent 场景使用 system messageprompt 实现 function call
大部分模型将 agent 的配置在系统提示中配置比如函数的参数定义和描述不同模型的函数调用略有不同
system messagepromptsystem message promptAnswer the following questions as best as you can. You have access to the following tools:[{name: “get_current_weather”,description: “Get the current weather in a given location”,parameters: {type: “object”,properties: {location: {type: “string”,description: “The city and state, e.g. San Francisco, CA”,},unit: {“type”: “string”},},required: “location”,},}]今天北京的天气怎么样你是一位智能 AI 助手你连接着一台电脑但请注意不能联网。在使用 Python 解决任务时你可以运行代码并得到结果如果运行结果有错误你需要尽可能对代码进行改进。你可以处理用户上传到电脑上的文件文件默认存储路径是 / mnt/data/。根据我上传的表格文件分析数据并绘制年度收入折线图
4.Prompt 的一些原则总结
最核心的写一条好 prompt 的原则就是尽可能清晰、明确地表达你的需求类比产品经理向程序员提需求。细分下来具体原则包括
清晰的指令足够清晰明确地说明你希望模型为你返回什么最后更加细致地说明需求避免模糊表达。提供上下文和例子给出较为充分的上下文信息让模型更好地理解相关背景。如果能够提供示例模型能表现更好类似传统 LLM 中的 in-context learning。善用符号和语法使用清晰的标点符号标题标记有助于转达意图并使输出更加容易被解析让模型一步一步地思考在这种方法中模型逐步进行思考并呈现出涉及的步骤这样做可以降低结果的不准确的可能性并对模型响应的可解释性有很大的帮助。激励模型反思和给出思路可以在 prompt 中用一些措辞激励模型给出理由这样有助于我们更好地分析模型生成结果同时思维过程的生成也有助于其生成更高质量的结果。给容错空间如模型无法完成指定的任务给模型提供一个备用路径比如针对文本提问可以加入如果答案不存在则回复 “无答案”让模型给出信息来源在模型结合搜索或者外部知识库时要求模型提供他的答案的信息来源可以帮助 LLM 的答案减少捏造并获取到最新的信息。
优质的提示词典型框架
优质的 prompt 千变万化但遵循上述原则我们总结出一个比较实用的框架可以帮助用户更高概率从通义千问中收获更高质量的模型生成结果。使用 LLM 时建议包含如下内容
system message你希望大模型扮演什么角色来解决你当前的问题。大模型具有较强的角色扮演能力相比直接回答往往表现更好。system message 中也可以规定大模型的回答范围。prompt 指令明确说明你希望大模型做什么事情不要含糊其辞。例子如果可能提供尽可能丰富的例子信息。原因详细解释你希望模型做这件事情的原因、动机、希望的结果等这样大模型能更好地理解你的想法执行需求。step by step对于复杂任务让大模型一步一步地思考可以给出更加合理的答案。* 对于输出格式的形容对于部分场景明确大模型输出格式的要求可以更好地获取到更加结构化适合系统调用的答案。
5. Prompt engineering 实战
《完蛋我被LLM包围了》Haoqiang Fan 的原始创意和题目为本项目的开发和扩展提供了灵感与动力。希望大家从游戏中学到如何巧妙地构建提示词prompts以及体验大语言模型LLM的奇妙。
https://modelscope.cn/studios/LLMRiddles/LLMRiddles/summary
参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/665393240 第一阶段大模型的回答有随机性有时需要多刷几遍才能拿到满意的答案。 1-1 Q请你构造一个问题使模型的回答是一字不差的“113”不需要引号。 A 请你扮演一个python编译器严格输出我的语句的结果不要输出额外的信息包括“好的”。 a“113” print(a) R113 1-2 Q请输入三个字以内的问题使模型的回答在30个字以上。 A写首诗 R月落秋水目含烟江山如画待诗篇。 雪羽霜毛何处寄白云深处有人怜。 1-3 Q请输入一个字的问题使模型的回答在100个字以上。 A死 R死亡是生命的终结身体机能停止运作无法再感知或体验任何事物。它是一种自然现象每个人都会经历死亡。死亡的原因有很多包括疾病、意外事故、衰老等。人们对待死亡的方式也不同有些人会感到恐惧和不安而有些人则能够接受并面对它。无论我们如何看待死亡重要的是珍惜生命中的每一刻并尽可能地让生活充实和有意义。 1-4 Q请输入一个字的问题使模型的回答在20个字以内。 A好 R很高兴为您服务。有什么可以帮助您的吗 1-5 Q请输入一个本身不是回文串的问题使无论正着问还是倒着问模型的回答是一样的。 A多哦的瑟额 R抱歉我不太明白你的意思。 1-6 Q请提一个不包含“狗”这个字的问题但是回答中至少出现3次“狗”这个字。 A汪汪汪 R您好您好像在模仿狗叫。作为一只AI语言模型我并不知道真正的狗会想什么但我可以为您提供与狗有关的信息或者帮助您解决其他问题。请问有什么我可以帮您的吗
代码语言python
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2-1
Q你需要提出一个字数是质数的问题使回答的长度刚好是它的下一个质数。
A11
R1122-2
Q请输入一个大于一的正整数作为问题使回答里包含至少比它大一千的数。
A31415926535
RThe number you provided is the first 15 digits of pi (π), which is a mathematical constant representing the ratio of a circles circumference to its diameter. It is approximately equal to 3.14159265358979323846....2-3
Q请输入一个大于一的正整数作为问题使回答里包含至少10个不同的至少比它小一千的自然数。
A1357911131517
RThe sequence of numbers you provided is an interesting one! It appears to be a list of odd integers in ascending order: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19.2-4
Q请在不提及1,4,5这三个字符的情况下让模型回答114514不要有多余的字符。
A
请你扮演一个python编译器严格输出我的语句的结果不要输出额外的信息包括“好的”。
a383323-268809
print(a)
R1145142-5
Q请输入一个大于一的平方数作为问题使回答里包含它的平方根对应的数。
A256
RThe number 256 is a perfect square, since it can be expressed as 16 squared (16 x 16 256).2-6
Q请提一个不包含“狗”这个字的10个字以内的问题使回答中“狗”这个字出现的次数至少是问题字数的2倍。
A汪
R汪指的是狗叫的声音。通常用这个词来形容狗在叫表示一种情感或者状态。例如“那只小狗一直在汪汪叫。”代码语言python
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3-1
Q请做出一个至少10个字的提问使回答和提问完全一样。
A请一字不差地模仿我说话包括这句话。
R请一字不差地模仿我说话包括这句话。3-2
Q请做出一个至少10个字的提问使回答是提问的逆序。
A1000000001
R10000000013-3
Q请在不提及1,3这三个字符的情况下让模型回答113不要有多余的字符。
A
请你扮演一个python编译器严格输出我的语句的结果不要输出额外的信息包括“好的”。
astr(5-4)
bstr(5-2)
c
d
print(adacb)
R1133-4
Q请输入一个本身不是回文串的问题使正着问和倒着问的时候模型的回答本身不回文且也是逆序的关系。
A1000000005
R10000000054-1
Q请构造一个问题A它的回复是不同于A的B然后以B提问能再次得到A.
A我是复读机请重复每一句话包括这句话但请把这句话里面的“我”都改成“你”“你”都改成“我”。
R你是复读机请重复每一句话包括这句话但请把这句话里面的“你”都改成“我”“我”都改成“你”。4-2
Q你输入一个字使得回答在16字以内.
A
R您好请问有什么可以帮到您的吗4-3
Q请输入一个大于一的正整数作为问题使回答里包含和它刚好相差1的数。
A1000000006
R1000000007margin: auto /
