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上下文工程:将工程学科带到提示 - 第2部分
以下是Addy Osmani的原始帖子“上下文工程:将工程学科带入零件”的第3部分。第1部分可以在这里找到。出色的上下文工程达到了平衡 - 包括模型真正需要的一切,但避免无关紧要或过度细节,以分散它的注意力(并增加成本)。如Andrej Karpathy所述,上下文[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML以下是Addy Osmani的原始帖子“上下文工程:将工程学科带入零件”的第3部分。第1部分可以在这里找到。
以下是Addy Osmani的原始帖子的第3部分,“ 上下文工程:将工程学科带到零件 。”第1部分可以找到 在这里 。出色的上下文工程达到平衡 - 包括模型真正需要的一切,但避免无关紧要或过度细节,以分散注意力(并增加成本)。
正如Andrej Karpathy所描述的那样,上下文工程是科学与艺术的精致组合。
科学 art“科学”部分涉及遵循某些原理和技术以系统地提高性能。例如,如果您正在进行代码生成,那么您应该包括相关的代码和错误消息几乎是科学的;如果您要进行提问,则可以检索支持文档并将其提供给模型是合乎逻辑的。有一些既定的方法,例如很少的射击提示,检索仪(RAG)以及经过思考的促进链,我们知道(通过研究和试验)可以提高结果。尊重模型的约束也有一门科学 - 每个模型都有上下文长度的限制,并且插入该窗口不仅可以增加延迟/成本,而且如果重要的部分在噪音中丢失,则可能会降低质量。
降级karpathy很好地总结了这一点:“太少或错误的形式,LLM没有正确的最佳性能上下文。太多或太无关紧要,LLM的成本可能会上升,性能可能会下降。”
长 上下文中毒 上下文干扰然后是“艺术”方面 - 经验所生的直觉和创造力。
这是提示作品(从旧意义上讲)仍然很重要的地方让我们探索一些常见的策略和模式。
检索相关知识: 几乎没有示例和角色说明: 系统角色 子集 管理状态和内存: 摘要压缩 什么 如何