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GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

上下文信息存在于用户领域，并且应该与任务规范一起被包含在提示词中，而任务规范存在于不确定的文档领域，在那里，LLM 只是一种可以预测下一个标记的预测器。

开源模型

ChatGPT：12个写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景

输出语言：{输出语言}。

写作创作提示词

十个节省数百小时无聊工作的GPT提示词

翻译提示：“如何更好地组织我的数字文件和文件夹以查找文档，消除不必要的搜索并节省时间。”

prompt 提示词

WebUI使用用InstantID，AI换脸完美版

巧妙地避免了对文生图模型 UNet 部分的训练，仅通过训练一个轻量级的可插拔模块，实现了在推理过程中无需 test-time tuning，同时保持了文本控制的灵活性，确保了面部特征的高保真度。

换脸小红书

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

包括摘要、引言、正文、结论等部分；字数 2000 字以上。

提示词 prompt

cursor+coze智能体，一行代码没写，我撸了个小程序

之前也写过一篇关于cursor的文章，介绍了cursor的注册以及使用。

cursor+coze 智能体

Prompt全攻略(二):Prompt编写的要诀

直接使用祈使句,如“请帮我写一封简历”、“请以250字介绍量子计算”等,会更好地指导AI输出。

prompt

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

提示工程（Prompt Engineering）是大模型时代下新兴的文字艺术，熟练掌握提示工程的基本设计准则，将有助于普通用户与Prompt工程师撰写出更优质的Prompt。

prompt 提示词

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

（相关链接，见文末）一、原理模型 CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。

大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

对 180 个示例进行手动检查显示，模型输出通常与人工标注员手写的输出相竞争，这表明将更多标注工作转移到基于偏好的强化学习从人类反馈（RLHF）上是有价值的。

大模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

01 定义 Text-to-SQL（简写为Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为 SQL 语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language

Text2SQL RLHF

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

3 强化提示重点信息通过加重字体或斜体字等手段，可向模型传递特定信息的重要性。

提示词结构化

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

最近一直在忙着研究这些开源的大模型，写文的频率慢了点。

开源模型

大模型检索增强生成RAG的优化

· 文档块切分：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。

RAG 检索增强大模型

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

在这个场景下，虽然跟用户的交互渠道是非结构化的自然语言对话，但策略内部是将其提取为一个完全结构化的表示的：字段的设置是预先确定的

大模型

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