Prompt Engineering 简明教程

Incremental Fine-Tuning − 逐步微调我们的提示，通过进行小幅调整并分析模型响应来迭代提升性能。

Dataset Augmentation − 通过引入多样性和鲁棒性，在微调过程中使用补充示例或提示变体来扩充数据集。

Context Window Size − 在多轮对话中尝试使用不同的上下文窗口大小，以找到上下文和模型容量之间的最佳平衡。

Adaptive Context Inclusion − 基于模型的响应动态调整上下文长度，以更好地指导它理解正在进行的对话。

Temperature Scaling − 在解码过程中调整温度参数，以控制模型响应的随机性。较高的值引入更多样性，而较低的值增加确定性。

Top-p Sampling (Nucleus Sampling) − 使用 top-p 采样来约束模型，使其只考虑令牌生成的最高概率，从而得到更加集中和连贯的响应。

Minimum Length Control − 规定模型响应的最小长度，以避免过短的答案，并鼓励信息量更大的输出。

Maximum Length Control − 限制最大的响应长度，以避免过于冗长或无关的响应。

Content Filtering − 应用内容过滤来排除特定类型的响应，或确保生成的文本符合预定义的准则。

Language Correction − 对模型的输出进行后处理，以纠正语法错误或提高流畅度。

Reward Models − 引入奖励模型，以便使用强化学习微调提示，鼓励生成期望的响应。

Policy Optimization − 使用基于策略的强化学习来优化模型的行为，以实现更加准确和针对上下文的响应。

Real-Time Evaluation − 实时监控模型性能，以评测其准确性，并相应地调整提示。

User Feedback − 收集用户反馈，以了解该模型响应的优势和劣势，并改善提示设计。

A/B Testing − 进行 A/B 测试来比较不同的提示策略，识别出最有效的策略。

Balanced Complexity − 努力在提示中争取平衡的复杂性，避免过于复杂的指令或过于简单的任务。

Chatbots and Virtual Assistants − 为聊天机器人和虚拟助手优化提示，以便提供实用且针对上下文的响应。

Content Moderation − 微调提示，以确保由模型生成的内容遵守社区准则和道德标准。