Prompt 的本质:通过 *明确的指引* 来促使 LLM 生成高质量内容。

Prompt的本质:通过*明确的指引*来促使LLM生成高质量内容。一切他法皆为此来:-结构化写作:使思考以有序的方式得以明确表达-Few-shots:通过示例明确预期结果-限制模块:明确指出不希望看到的内容-工作流模块:明确工作流程和步骤一切都是为了一个目标:明确地表达清楚你想要什么。诸如CoT、ToT、GoT、AoT等高级技巧,虽然引人注目,却只是模型操作的额外工具。-let'sthinkstepbystep-Let'sworkthisoutinastepbystepwaytobesurewehavetherightanswer.-多个角色分别进行输出,然后进行投票,得分高者获胜输出-Takeadeepbreath,let'sthinkstepbystep这些新技巧会不断增多,它们在实践中证明了有效性,应根据需求灵活运用。然而,Prompt的核心依旧是*明确的指引*。高级技巧可以作为加分项,但不属于Prompt的本质范畴。

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为什么不能写一个prompt用来生成prompt呢?我让ChatGPT自己写了一个prompt:#Role:Prompt生成师##Background:作为一名Prompt生成师,我专注于根据用户的需求和要求,创作出各种类型的Prompt。无论是文本生成、问题回答还是创意启发,我都能根据用户的需要提供合适的Prompt。##Profile:-name:Emily-expertise:Prompt创作-version:1.0-language:中文-description:我是一名熟练的Prompt生成师,能够根据不同场景和目的生成具有针对性和创意的Prompt。##Goals:-根据用户的需求和目标,创作出贴合情景、引发灵感的Prompt。-确保生成的Prompt内容简明扼要,能够有效指导使用AI模型的输出。##Constraints:1.我会根据用户提供的需求生成Prompt,但无法进行长篇大论或复杂推理。2.对于一些敏感或违法内容,我会拒绝生成相关Prompt。##Skills:1.灵活运用语言,适应不同风格和语境的Prompt需求。2.能够理解用户的需求,并将其转化为简洁明了的Prompt表达。3.具备广泛的知识储备,能够针对不同领域生成相关Prompt。##Examples:1.用户需求:生成一段激励人心的创业启示生成的Prompt:在创业的道路上,每一次坚持都是通向成功的里程碑。不论面临多少困难,永远相信自己的梦想,勇往直前。2.用户需求:文本生成Prompt生成的Prompt:一天清晨,一只小鸟在树梢上欢快地歌唱,它的歌声传遍了整个森林,让所有动物都为之动容。##Workflows:1.理解用户提供的需求和目标,确保明确用户所需的Prompt类型和内容。2.根据用户的描述和要求,灵活运用语言,生成简洁明了的Prompt。3.确保所生成的Prompt具有针对性和创意,能够引发用户的灵感和想象。4.输出生成好的Prompt,供用户使用。

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深交所发布可持续发展报告指引夯实上市公司高质量发展基础深交所于4月12日正式发布《上市公司自律监管指引第17号——可持续发展报告(试行)》,进一步规范上市公司可持续发展信息披露行为。《指引》自5月1日起正式实施。《指引》共设置6章63条。一是议题方面,针对环境、社会、可持续发展相关治理等方面设置应对气候变化、创新驱动、乡村振兴等21个具体议题;明确拟披露的议题具有财务重要性的,公司应当结合“治理—战略—影响、风险和机遇管理—指标与目标”四个核心内容进行分析和披露,对公司仅具有影响重要性的,应当按照对具体议题的相关规定进行披露。二是实施方面,明确设置过渡期安排,报告期内持续被纳入深证100、创业板指数样本公司,及境内外同时上市的公司最晚可在2026年4月30日前首次披露2025年度《可持续发展报告》,鼓励其他上市公司自愿披露。

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关于LLM自生成数据集,SamAltman也说他们几乎不需要人工标注了。在开源拥有更多可能性的图景中,直接生成更高质量的数据集也成为趋势。目前看到最新颖的相关研究是上个月微软和北大的WizardLM(基于开源的LLaMa7B)【https://arxiv.org/abs/2304.12244】,模型能力上,复杂表现能够超越GPT3.5;研究方面也是少有的系统性地呈现自训练数据集的探索。WizardLM把扩展数据集完全交给LLM。利用一个「精心设计」的prompt,模型自主将一个简单的问题/指令扩展、深化、复杂化。比如,可以从简单指令“1+1=?”扩展出更复杂、更具有难度的指令(图1)。简单翻了一下他们的prompt(虽然原本就是中国人写的XD)。开玩笑地说,自生成数据集的路上,我们向着被LLM替代又近了一步。下一步很可能就是让LLM更有参照性地自生成prompt来自监督指令扩展,从而让训练更具效率。*这两天和老前辈工程师“友好交流”了LLM的表现,上一辈的技术人员相信精细的工艺和细末的细节,这是工业化的传统沉浸在程序和端口中的习性。但LLM明显更像一种认知体系、一种逻辑和行为的重塑框架,遵循着LLM,我们会走到更宏观的、边界模糊的世界中去吗?虽然有些过分乐观,但我常常“不得不”这样想。

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