迭代式开发:优化大型语言模型的提示
目录 📚
- 引言
- 迭代式开发过程
- 准备工作
- 第一次尝试
- 修正问题
- 遗留问题
- 进一步改进
- 迭代式开发的重要性
- 复杂示例
- 提示优化的最佳实践
迭代式开发过程
在构建应用程序时,我使用了大型语言模型,我想我在最终应用程序中使用的提示内容从未在第一次尝试中出现过。然而,这并不重要,只要您有一个良好的迭代式过程来改进提示,您就能够找到适合您想要完成的任务的有效提示。我曾经说过,几乎从不会有一个我第一次训练的模型最终就能够正常工作。事实上,第一次训练的模型能够正常工作对我来说真的是非常吃惊,我想我们运气还是比较好的。但是,即使第一次尝试不成功,也没关系,最重要的是开发出适合您特定应用程序的提示的过程。这也是为什么我个人没有太关注那些声称有30个完美提示的互联网文章,因为我认为可能并不存在适用于万事万物的完美提示,更重要的是您能够有一个为您特定应用程序开发有效提示的过程。
让我们一起来看一个例子,我在本视频中给出了先前视频中的启动代码,我导入了open AI和OS,获取了open AI API密钥,这是您在上次看到的帮助函数,我将使用它来作为一个运行示例,我们的任务是为一把椅子总结一个产品说明书。
在这个例子中,您可以采取这个产品说明书,并帮助市场团队为在线零售网站撰写产品说明。我的提示是:“您的任务是根据技术说明书为零售网站或产品撰写产品说明。” 当我看到这个结果时,我觉得它做得不错,但是太长了。所以,我有了一个新的想法,我写了一个新的提示,指定了最多50个字。新的提示产生了一个更简洁的描述。
我还添加了一些其他指令,如指定句子数量和总字符数,这些都是控制输出长度的不同方法。
在继续完善文本时,我们可能会决定将网站定位为面向家具零售商,而不是直接面向消费者。在这种情况下,您可以修改提示,以便更加具体地关注椅子的技术细节、材料等特征。
通过改变提示,您可以让模型更加专注于您想要的特定特征。在这个例子中,我们还添加了产品标识符的指令。
这是一个迭代式开发过程的简短例子,许多开发人员都会这样迭代开发,我认为提示工程师的关键不在于知道完美的提示是什么,而在于拥有一个开发适用于您应用程序的好提示的过程。
有些成功的提示在各种程序中的使用就是通过这样的迭代过程逐渐开发出来的。
在使用复杂的应用程序时,您可能会有多个示例,比如10个、50个甚至100个产品说明书,从这些示例中迭代开发提示,并对多个示例进行评估。但是对于初期开发的大多数应用程序,我看到很多人都像我一样,只使用一个示例来开发,然后在应用程序更加成熟之后,才可能对其进行大量案例的评估。
所以,请随意尝试各种不同的变体,看看您会得到什么结果。当您准备好时,让我们进行下一个视频,我们将讨论大型语言模型在软件应用程序中的一个非常常见的用途:文本摘要。
引言 🌟
在开发应用程序时,使用大型语言模型编写准确和有效的提示是非常重要的。然而,很少有人能在第一次的尝试中编写出完美的提示。在本文中,我们将探讨一个迭代式的开发过程,帮助您找到有效的提示。
迭代式开发过程
当构建应用程序时,我们经常会面临编写提示的需求。对于大型语言模型,有一种更有效的方法来开发准确的提示。迭代式开发过程允许我们通过多次尝试和改进来逐步优化提示。
迭代式开发过程的基本原则是:
- 初始尝试:根据任务的要求编写第一个提示。
- 审查和改进:评估提示的结果,确定问题并尝试修正。根据需要,可以调整提示的清晰度、规范性和长度。
- 迭代优化:根据反馈和测试结果进行多次改进和优化,直到获得符合预期的提示。
根据经验,大多数提示不会在第一次尝试时达到预期的效果,但这并不重要。通过不断地迭代和改进,我们能够找到适合特定应用程序的有效提示。
让我们看一个示例来理解迭代式开发过程的实际应用。
第一次尝试
假设我们正在开发一个在线零售网站的产品描述功能。给定一份椅子的技术说明书,我们的任务是编写一个描述该产品的文本。我们可以开始编写一个简单的提示来完成这个任务。
Prompt = "你的任务是根据该产品的技术说明书,为在线零售网站撰写产品描述。"
我们运行该提示并查看结果。这可能是我们第一次尝试时得到的输出。
output = model.generate(prompt, max_length=100)
修正问题
当我们查看结果时,我们可能会发现结果不符合预期。它可能太长、不够清晰或有其他问题。我们需要评估结果并尝试对提示进行改进。
通过对提示进行修正,我们可以更清晰地指导模型,并使其更加适合特定的应用程序。下面是对提示的一些可能的改进方式:
- 指定句子数量:通过增加或减少句子的数量来控制输出的长度。
- 控制字符数量:指定输出的最大字符数,以限制结果的长度。
- 更具体的指令:提供更具体的指令,例如在描述中包含产品特征或技术细节。
遗留问题
在改进提示后,我们重新运行模型并查看结果。如果结果仍然不符合预期,我们需要继续优化。
通过不断迭代和改进,我们可以逐步靠近我们期望的结果。
进一步改进
一旦我们获得一个令人满意的结果,我们可以进一步改进提示。例如,我们可以添加更多的指令,如包含产品标识符或特定的语言风格要求。
通过不断改进提示,我们可以开发出适用于特定应用程序的有效模型。
迭代式开发的重要性
迭代式开发是开发有效提示的关键。重要的不是一开始就拥有完美的提示,而是通过不断改进和优化来逐步改善。
一个好的迭代式开发过程应该具有以下特点:
- 明确而具体的指令:确保指令清晰明确,以便模型能够准确理解要求。
- 合适的长度要求:通过控制输出的长度,确保结果符合应用程序的需求。
- 模型时间:如果需要,给模型足够的时间思考和生成结果。
通过遵循这些准则,我们能够开发出适用于不同应用场景的有效提示。
复杂示例
在一些复杂的应用程序中,需要对多个示例进行迭代开发和评估。这样可以确保提示对多个情况都能正常工作。
例如,对于一个家具零售商来说,可能有多个产品说明书需要处理。在这种情况下,我们可以使用多个示例来进行迭代开发,并对提示进行评估。
提示优化的最佳实践
在进行提示优化时,以下是一些最佳实践可以考虑:
- 面向特定应用:确保提示具有与特定应用程序相关的指令和要求。
- 清晰而具体的描述:避免模棱两可的指令,确保提示能够准确理解任务。
- 合理的优化目标:设置合理的优化目标,并根据应用程序需求对提示进行微调。
在实际开发中,通过不断迭代和改进提示,我们可以开发出更加准确和有效的提示。
结论 🌟
迭代式开发过程是开发有效提示的关键。通过多次尝试和改进,我们可以找到最适合特定应用程序的提示。记住,即使第一次尝试不成功,也不要气馁,重要的是不断优化和改进,直到找到符合预期的提示。请尝试使用迭代式开发过程,并发现您可以开发出多好的提示!
比利与不利 💡
优点
- 提供了有效开发提示的方法
- 允许迭代和改进
- 确保输出符合应用程序需求
- 适用于各种应用程序和示例
不足
- 可能需要进行多次尝试和修改
- 需要时间和精力来优化提示
FAQ 🙋♀️
Q: 如何确定提示是否有效?
A: 评估提示的有效性需要结合实际结果和应用程序需求。根据预期的输出和结果进行比较,如果存在差异,可以尝试修正提示并重新运行模型来获得更好的结果。
Q: 多次尝试是否会导致性能下降?
A: 多次尝试和修改可能会增加开发时间,但是通过迭代和改进,最终可以获得更准确和有效的提示。因此,这是一个值得投入时间和精力的过程。
Q: 是否可以使用多个示例进行迭代开发?
A: 是的,对于复杂的应用程序,使用多个示例进行迭代开发和评估是有益的。这样可以确保提示对多个情况都能正常工作。
资源 📚
请注意,由于篇幅限制,不是所有的原文内容都能在本文中进行详细展开。建议您参考上述资源进行更深入的学习和探索。