提示词

LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍

作者

新加坡国立大学和得克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员提出了一种名为Drag-and-Drop LLMs的新颖技术，它能够基于提示词快速生成任务专用的LoRA权重，大幅提高了大语言模型的效率，并且在零样本学习中展现出出色的泛化能力。

大模型只是一个可插拔组件，提示词才是大模型应用的核心——提示词在大模型应用中扮演的重要角色

作者

关于大模型的应用，核心在于如何写好提示词。虽然大型语言模型本身类似于基础计算资源，云服务商提供多种不同能力、规模和价格的模型供选择，但提示词决定了模型的具体行为。

我们需要学会对大模型祛魅，大模型没有大家想象中的那么复杂

作者

大模型看似复杂，但通过工具思想即可轻松驾驭。文章指出大模型其实是一个模仿人脑神经网络的数学模型，主要进行理解与生成两个步骤。尽管存在多种任务类型的大模型，基本遵循输入理解和结果生成的过程。技术开发者只需调用几个接口和编写提示词便能实现应用需求。