理论篇：AI指令效果优化
https://hka70cvw3i.feishu.cn/wiki/JmKnwKVkOi4V88k08hzcOd2Knxf1. 实践. 大量实践，不同场景下编写提示词，观察反馈结果。. ◦. 测试迭代；. ◦. 优化自己的表述结构；. 2. 表达能力. 审视自己的表达能力，如果无法理解，那就直接 ...
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如何评估提示词工程的效果？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VrlXwu23liXXpvk3KOAcflkWnAh/ajPrompt Engineering · 定义：提示词工程是设计、优化和调整提示词以获得期望输出的技术和方法。 · 工作内容：提示词工程包括创建有效的提示词、测试不同提示词的效果、分析模型 ...
AI绘画提示词测试的规范与流程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Sr2JwOWc6itgRekdJOKcGvfjnGg/a3测试提示词 · 图片尽量多角度展示，可采用不同的尺寸，不同的景别，不同的主体。 · 保证提示词的可还原性，不添加影响图片风格走向的指令，如stylize值，chaos 值。 · 请查看 ...
怎样测试与大模型的对话效果？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc/af... 指令和一条命令即可在本地运行大模型，极大地推动了大型语言模型的发展和应用. 安装Ollama. 官方下载地址：https://ollama.com/download. 当安ollama之后，我们可以通过 ...
Ollama模型推理与效果评估 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RFxuwGwq3ifDqgkMYKkcGB7cn1d/a7我们需要准备模型文件、克隆ollama和llama.cpp仓库源码、安装依赖、下载camke、代码编译和模型量化、推理测试模型、创建和配置Modelfile、使用ollama框架的命令行工具 ...
在自动化流程中使用AI 生成文本 - 飞书
https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/902812682257-%E5%9C%A8%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E6%B5%81%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8-ai-%E7%94%9F%E6%88%90%E6%96%87%E6%9C%AC2024年9月19日 ... 测试生成效果. 在完成指令的输入和润色后，你可以点击文本框右下角的测试生成效果 的按钮，测试和预览AI 生成文本的效果。. . 250px|700px|reset.
ChatGPT角色指令：中文指令是最佳选择吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UdY0wa02ziqskQkIo0McudBwn3d/a7调试角色指令的过程中，我会构建多条测试用例，来检测指令是否达到预期效果。如有问题则进行调优，再重新测试。 角色指令的测试用例一般包括以下4个维度。 **确认身份 ...
DSPY的测试机制对提示效果有何影响？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/H1txwXpUmigIXPkFcPkcW1uXnBc/af首先，我们需要理解为什么提示如此重要。在与大型语言模型交互时，我们所提供的提示就像是给模型的一个指令，它决定了模型思考和生成答案的方向。一个好的提示能够激发模型的 ...
理论篇：AI指令效果优化 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JmKnwKVkOi4V88k08hzcOd2Knxf延伸：提示词生成的答案没价值？ ... 三个方法： ... 目前市面上，比较主流的工具有OpenAI 官方推出的GPTS 或者叫Gizmo, 当然也有我们国内国产大模型的很多智能体封装的工具, 例如 ...
大模型预训练：如何进行模型效果评测？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BW3WwbNGui2FeDkjMFJcatxqnfd/a52. 指令微调阶段（Instruction Tuning Stage） ... 在完成第一阶段的预训练后，就可以开始进到指令微调阶段了。 由于预训练任务的本质在于「续写」，而「续写」的方式并一定能够 ...