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大模型唯一深度绑定的只有提示词,大模型所有的操作都是基于提示词进行的,其它任何操作都是建立在两者之上

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 18:40 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

所有对大模型的操作都是通过提示词实现的,而其它所有功能都是基于此二者之上 。



大模型从训练完成之后其能力范围基本上就已经确定了,除非对模型进行重新训练或微调;但怎么用好大模型,激发大模型的潜力,那就要靠提示词来解决。


大模型虽然功能强大,但其操作入口只有一个,那就是提示词,不论是RAG,AIGC,还是智能体都是通过提示词和大模型进行交互。


而大模型对提示词进行分析理解用户需求,然后再根据需求进行下一步操作;比如说生成内容,调用工具(大模型会根据工具的描述选择合适的工具,然后再生成对应的参数,最后调用工具获得结果)。






大模型深度绑定的只有提示词




在大模型使用过程中,我们一直在强调提示词的重要性,但是事实上很多人没理解提示词到底有多么重要,以及在不同的应用场景中提示词是怎么发挥作用的,以及不同功能之间是怎么串联的。


在大模型的几个主要应用场景中,包括RAG,AIGC和Agent智能体;以智能体的运行流程最复杂,主要就在于大模型,提示词和工具之间的交互。


那么,智能体的运作流程是什么样的呢?


工具的本质就是一个函数,而在大模型调用工具之前,需要把工具的定义,参数以及说明告诉大模型;简单来说就是工具的说明书,这个说明书的作用就是让大模型知道怎么使用这个工具。


而在定义完工具之后,大模型是怎么使用工具的呢?也就是智能体的运作流程是什么样的呢?


智能体系统在接收到用户需求之后,会把用户需求和一些系统设置封装到提示词中;之后把提示词提交给大模型,大模型根据提示词理解用户需求;然后根据用户需求去判断是否需要调用工具,以及调用合适的工具,同时生成调用参数,然后执行并获取结果。


所以,从这个角度看大模型就是上篇文章中说的大模型就是一个“人”;它替代了人类的工作,在没有大模型时需要程序员理解需求,然后编写代码调用工具;而有了大模型之后,就由大模型自动生成参数,并调用工具;而这就是智能体之所以被称作智能体的原因,其智能主要就体现在大模型上,能够自己理解需求,并使用工具。


相对于大模型和提示词,工具并不是大模型所必须的东西;只有当大模型需要使用工具的时候才会产生工具调用,而大模型能够依靠自身能力解决的时候,就不需要外部工具;比如说AIGC,就依靠大模型自身的能力即可生成。

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