如何为 AI 编写高质量的提示词？
高质量的 AI 提示词是简洁、清晰的指令，旨在从人工智能系统中引出准确、相关且有用的响应。它们有效地连接了人类意图与 AI 能力。
基本原则包括：使用具体、明确的语言；提供充足的上下文并定义目标受众；概述期望的响应格式；尽可能包含示例；以及预见潜在的误解。精确定义任务，明确说明约束条件，避免歧义，并根据结果进行迭代。测试和改进提示词至关重要。
编写高质量提示词的步骤：首先，清晰定义目标和理想输出。其次，使用祈使动词和具体细节构建指令。第三，提供必要的背景和上下文。第四，指定期望的格式或风格。最后，用 AI 测试提示词，分析响应，并进行迭代改进。这一过程提高了内容生成或数据分析等任务的响应准确性、效率和相关性。
相关问题
模型微调和重新训练之间差别大吗？
微调是使用相对较小的数据集将预训练模型适配到特定任务，而重新训练则是从头开始使用大量（通常是特定任务）数据构建新的模型架构。两种方法都能实现模型更新，但在方法和资源需求上有显著差异。 微调修改已建立模型（如 BERT 或 GPT）的权重，这些模型已在大量通用数据上训练。与重新训练相比，它所需的数据...
零样本学习和小样本学习有什么区别？
零样本学习（ZSL）使模型能够识别或分类在训练期间没有可用标记训练样本的对象。相比之下，小样本学习（FSL）利用极少量（如 1-5 个）每个新类别的标记样本来适配模型。 零样本学习主要通过利用预先存在的语义知识或辅助信息（如类别属性、文本描述或嵌入）来将学习到的概念迁移到未见过的类别。小样本学习专...
小样本学习的应用场景有哪些？
小样本学习使模型仅凭少量标记样本就能有效学习新概念或执行任务。其核心能力是从最少数据中高效获取知识。 这种方法在收集大量数据集不切实际或不可能的情况下极为有价值。关键应用场景包括：在医学影像中识别罕见疾病、在计算机视觉中识别新颖对象或场景、在语音识别中适应特定语音命令或口音、以及以最少的显式用户反...
BLEU 指标和 ROUGE 有什么区别？
BLEU 和 ROUGE 都是评估 NLP 模型生成文本质量的自动化指标，但它们衡量的方面不同。BLEU 主要评估精确率（匹配的正确性），而 ROUGE 则强调召回率（内容捕获的全面性）。 BLEU 计算候选文本与参考文本之间的 n-gram 精确率，并对过短的输出进行惩罚。它对精确的词汇匹配高度...