AI–提示词工程

1.提示词的概念

  提示词是指在不更新模型权重的情况下如何与大模型交互以引导其行为以获得所需结果的方法，而在人工智能领域，Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令，这里主要学习一些技巧

• 技巧1：详细的描述

写一篇800字左右的文章，主题是“人工智能在教育领域的应用”，
需要包括以下内容：
1. AI在智能教学系统中的应用
2. AI在个性化学习中的作用
3. AI对未来教育模式的影响
要求语言通俗易懂，适合大学生阅读。

• 技巧2：让模型充当某种角色

你是一名教育技术领域的研究员，
请写一篇800字左右的文章，介绍人工智能在教育领域的应用，
内容包括智能教学系统、个性化学习以及未来教育的发展趋势。

• 技巧3：使用分隔符标明输入的不同部分

请根据下面提供的资料写一段总结。

资料：
"""
人工智能在教育中的应用越来越广泛，例如智能作业批改系统、
个性化学习推荐系统以及虚拟教师助手等。
这些技术可以提高教学效率，并帮助学生获得更适合自己的学习内容。
"""

• 技巧4：对任务指定步骤

请按照以下步骤完成任务：

步骤1：简要介绍人工智能的概念
步骤2：说明人工智能在教育中的三个应用场景
步骤3：总结人工智能对未来教育的影响

请根据以上步骤写一篇关于“人工智能在教育中的应用”的文章。

• 技巧5：提供例子

请按照示例的结构写一段关于人工智能在教育中的应用。

示例：
主题：人工智能在医疗中的应用
内容：人工智能可以帮助医生分析医学影像，提高疾病诊断效率，
并在药物研发和个性化治疗方面发挥重要作用。

现在请写：
主题：人工智能在教育中的应用
内容：

 

2.Zero-Shot思想

   Zero-Shot是指在训练阶段不存在与测试阶段完全相同的类别，但是模型可以使用训练过的知识来推广到测试集中的新类别上，这种思想就是收尾的零样本学习，因为模型在训练时从未见过测试集中的新类别，在模型训练和提示词优化均有体现。简单理解就是只给任务，不给例子

示词：

请判断下面的文本属于哪个类别：教育、科技或医疗。

文本：人工智能正在改变传统课堂教学方式，
通过智能推荐系统为学生提供个性化学习内容。

模型可能输出：

教育

  这样子模型是完全依赖已有知识理解任务

  

3.Few-Shot思想

  Few-Shot是指少样本学习，当模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的原本就能快速学习，简单理解就是给出任务的同时给出部分示例作为补充

提示词：

请判断文本属于哪个类别：教育、科技或医疗。

示例1：
文本：人工智能可以帮助医生分析医学影像。
类别：医疗

示例2：
文本：5G技术将推动智能设备和自动驾驶的发展。
类别：科技

示例3：
文本：在线学习平台让学生可以随时随地学习课程。
类别：教育

现在判断：

文本：人工智能正在改变传统课堂教学方式，
通过智能推荐系统为学生提供个性化学习内容。
类别：

模型输出：

教育

  模型可以学习示例模式对应的理解从而进行输出