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学院 第164页

“思维树(Tree of Thoughts)”与“思维链(Chain-of-Thought)”相比,在解决哪些类型的问题上更有优势?-蜗蜗助手

“思维树(Tree of Thoughts)”与“思维链(Chain-of-Thought)”相比,在解决哪些类型的问题上更有优势?

我们先聊聊“思维链(Chain-of-Thought)”。这个方法很简单,就是让AI在回答问题前,先把思考步骤一步步写出来。 就像你解一道数学题,不会直接写答案,而是会先把公式和计算过程列出来。这样做的好处是,AI不容易在复杂的逻辑里绕晕,...

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什么是“自洽性(Self-Consistency)”提示法?它如何通过多次生成和投票来提高答案的准确性?-蜗蜗助手

什么是“自洽性(Self-Consistency)”提示法?它如何通过多次生成和投票来提高答案的准确性?

把大语言模型(LLM)想象成一个刚学会算术的学生。你问他:“我6岁的时候,我妹妹是我年龄的一半。现在我70岁了,我妹妹多大?” 他可能会很快给你一个答案:“35岁。” 这个答案是错的。他只是简单地将70除以2,没有真正理解题目里的逻辑。 这...

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如何设计可以被程序动态填充变量的“模板化提示词”,以实现工作流自动化?-蜗蜗助手

如何设计可以被程序动态填充变量的“模板化提示词”,以实现工作流自动化?

如果你想让机器自动完成一些重复性的工作,比如每周根据最新的销售数据写一份周报,或者根据用户的注册信息发一封欢迎邮件,那么“模板化提示词”就是解决问题的关键。这东西听起来可能有点复杂,但说白了,就是创建一个带有“坑”的文本模板,然后让程序把最...

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针对不同类型的AI模型(例如文本生成、图片生成),编写提示词的思路有什么不同?-蜗蜗助手

针对不同类型的AI模型(例如文本生成、图片生成),编写提示词的思路有什么不同?

针对不同类型的AI模型,编写提示词的思路确实有很大不同。把它想成跟不同专家沟通就对了:跟一个作家说话,跟一个画家说话,方式肯定不一样。核心区别在于,文本生成AI理解的是逻辑、结构和信息,而图片生成AI理解的是画面、风格和元素。 给文本生成A...

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提示词的长度会影响生成结果的质量吗?-蜗蜗助手

提示词的长度会影响生成结果的质量吗?

提示词的长度并不是决定生成结果好坏的唯一标准,但它确实是一个重要因素。 更准确的说法是,提示词的质量远比单纯的长度重要。 一个短而精准的提示词,效果可能远超一个冗长却混乱的提示词。 不过,通常情况下,一个有效的提示词确实会比较长,因为它需要...

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如何将一个复杂任务分解成多个简单的提示词?-蜗蜗助手

如何将一个复杂任务分解成多个简单的提示词?

如果你直接扔给AI一个复杂的任务,比如“给我写一份关于在线教育市场的商业计划书”,大概率会得到一堆正确的废话。AI就像一个刚入职的实习生,热情但没经验,你交代任务的方式决定了你能收到什么样的产出。直接给一个大目标,它只能宽泛地理解,然后用一...

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当AI的回答不理想时,我应该如何修改和优化我的提示词?-蜗蜗助手

当AI的回答不理想时,我应该如何修改和优化我的提示词?

你肯定遇到过这种情况:你问AI一个问题,它给你的回答要么不沾边,要么完全是废话。这确实让人沮丧。但问题往往不在于AI本身,而在于我们提问的方式。把AI当成一个极其聪明但完全没有主观能动性的实习生,你就会明白,你的指令必须清晰、直接。 第一步...

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如何通过提供示例(Few-shot prompting)来引导AI?-蜗蜗助手

如何通过提供示例(Few-shot prompting)来引导AI?

和AI沟通,有时感觉像是在跟一个很聪明但没啥经验的新同事说话。你让他做事,只说一句“把这个报告写了”,结果可能乱七八糟。但是,如果你拿几份写好的报告给他看,说:“照着这个感觉来”,他马上就能领悟。这就是“提供示例”(Few-shot pro...

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