个好的prompt可以引导模型以期望的方式生成文本

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一例如，如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章，我们可以给模型一个prompt，如“全球变暖是一个严重的问题，因为…”。模型会根据这个prompt生成一篇文章。 这种方法的优点是简单直观，但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的prompt。 第二种：Function calling（函数调用） Function calling是一种更深入的应用架构，它通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。 例如，我们可以调用模型的词向量函数，获取单词的词向量。 这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息，但缺点是需要深入理解模型的内部结构。 第三种：RAG（Retrieval-Augmented Generation） RAG是一种结合检索和生成的应用架构。


在这种方法中，模型首先会检索相关的文本，然后用这些文本作为输入，让模型生成答案。 例如，如果我们想让模型回答一个关于全球变暖的问题，模型可以先检索到一些关于全球变暖的文章，然后根据这些文章生成答案。 这种方法的优点 新加坡电报号码 是可以利用大量的外部信息，提高模型的生成质量。但缺点是需要大量的计算资源，因为需要对大量的文本进行检索。 第四种：Fine-tuning（微调） Fine-tuning是一种在特定任务上进一步训练模型的应用架构（如计算钢材的消耗量等等）。 在这种方法中，模型首先会在大量的文本上进行预训练，学习语言的基本规律。然后，模型会在特定任务的数据上进行fine-tuning，学习任务的特定规律。 例如，我们可以在情感分析任务上fine-tuning模型，让模型更好地理解情感。



这种方法的优点是可以提高模型在特定任务上的表现，但缺点是需要大量的标注数据。 最后的话 总的来说，GPT大模型生成结果的原理，就是通过学习语言的规律，然后根据已有的语境，预测下一个单词，从而生成连贯的文本。这就像我们人类说话或写文章一样，根据已有的语境，预测下一个单词或短语。只不过，GPT模型的学习能力和生成能力，远超我们人类。 我们可以看到，AI在学习我们人类，它们不知疲倦，孜孜以求，我们人类也应该向它们学习，不带批判和有色眼镜的看待身边人的观点，用仅剩的群体智慧来继续引领我们走向下一个新世界。 后续还会对四种技术架构进行深入探讨，欢迎交流~ 希望带给你一点启发，加油。 作者：柳星聊产品，公众号：柳星聊产品 本文由 @柳星聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。