o1 下最佳提示词实践：1. 简洁2. 不需要写思维链3. 使用分隔符参考 o1 提示词模板：<context>请分析以下示例中的写作风格、语气和结构。重点关注词汇选择、句子复杂性、节奏和整体语气等元素。 </context><examples>

发布时间: 2024-09-21 16:30:13

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o1 下最佳提示词实践：
1. 简洁
2. 不需要写思维链
3. 使用分隔符
参考 o1 提示词模板：
<context>
请分析以下示例中的写作风格、语气和结构。重点关注词汇选择、句子复杂性、节奏和整体语气等元素。 </context>
<examples>
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6个月前由宝玉提交

https://t.co/R0HnPPJ5qG
o1 下最佳提示词实践：

简洁
不需要写思维链
使用分隔符

参考 o1 提示词模板：

请分析以下示例中的写作风格、语气和结构。重点关注词汇选择、句子复杂性、节奏和整体语气等元素。

[在此插入您的写作示例，并在每个示例之间添加分隔符]

生成一篇关于[特定话题]的[type of content，如“信息性文章”或“博客文章”]。内容应符合所提供示例的风格、语气和结构。请确保内容具有原创性、吸引力，并适合[指定的目标受众或用途]。

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推荐阅读：《我们在使用大语言模型 (LLMs) 构建产品一年中的经验总结 (第一部分) [译]》
文章主要分享了大语言模型核心组件的最佳实践，包括提示词设计、对 LLM 输出结果的评估，什么时候该用 RAG 还是微调等等。
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1. n-shot 多样例
在提示词中加入 5
IT技术
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9个月前 • 宝玉 • -- 点击 0 评论

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chatgpt 的降智识别和解决，简要写一下：
# 降智的定义
所谓的降智，并不是model 本身问题，而是openai 会根据使用者偷偷更换chatgpt底层调用的model，前端没有任何提示或显示，例如
o1-pro 变 o1
o1 变 gpt-4o
gpt-4o 变 gpt-4o-mini
等情况
# 降智的识别
主要针对 o1-pro
1.
时政
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1个月前 • LotusDecoder • -- 点击 0 评论

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一份提示工程最佳实践，内容比较基础，各位应该都看过很多次了。
不过她说这也是和人沟通的最佳实践有点意思。仔细想了一下确实是这样的，这些内容在跟人沟通的时候也很有用。
> 如何编写清晰/具体的说明
> 给模型时间思考
> 多次提示
> 指导模型
> 分解提示
> 使用外部工具…
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1年前 • 歸藏 • -- 点击 0 评论

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一件有趣的事情：每次我看到有人说Gemini 2.0 Flash 碾压o1，我就忍不住实际测试一下。然后，每次o1 都是一次做对。🤣
这个例子中，老外说这是中国最难的高考数学题（不知道是哪一年的），gemini 可以，o1 不行。但是，这次还是一次性做对。
而且，o1 的解题过程，清晰简洁，明明碾压例子里 gemini
时政
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2个月前 • howie.serious • -- 点击 0 评论

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提示工程师是最短命的职业吗？Prompt Engineering已经死了吗？
随着 OpenAI 新的推理模型 o1 preview 的发布，它能自动生成高质量思维链，很简单的提示词也可以得到很不错的效果，所以很多人觉得提示工程已经死了，提示工程师是世上最短命的职业之一。真的如此吗？
IT技术
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6个月前 • 宝玉 • -- 点击 0 评论

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如何让 ChatGPT 更好地思考，以获得更佳的输出效果，有几个比较成熟的实践和技巧，背后都有对应的论文。

1） CoT，思维链提示，，将思考过程打印出来或者提供 one-shot/few-shot，输出的准确性会更高；例如你可以在提示词后追加：“Let's think step by…
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1年前 • Barret李靖 • -- 点击 0 评论

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现在有了推理和反思，骗不了 o1 的提示词了，不像以前傻乎乎直接就都吐出来了
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6个月前 • 宝玉 • -- 点击 0 评论

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昨天推荐的这篇《AlphaCodium：引领代码生成新境界，从提示工程到流程工程》里面提到了 6 个使用LLM代码生成的最佳实践：
1. 使用 YAML 结构输出而不是 JSON 格式输出
有两个原因：
1) YAML 格式容错率更高，JSON 很容易导致格式错误不能解析
2) YAML 格式的内容消耗的 Token 更少
2.…
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1年前 • 宝玉 • -- 点击 0 评论

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这又是一个典型的在特定场景下优化伪装过的提示词，让人觉得似乎能让 o1 发挥到 o1 pro 的效果。
这段提示词适用的场景是一些社会性话题的研究，如果用在编程上应该是没有什么额外效果的。它起作用的地方在于几个关键字：“深度分析”、“洞察”、“创新”，而不是“调用你的单次回答最大算力与 token
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2个月前 • 宝玉 • -- 点击 0 评论

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