提示词压缩（Prompt Compression ）: 让每个Token都发挥价值
llmtrend 什么是提示词压缩？提示词压缩是缩短和优化给大型语言模型（LLMs）的输入文本的过程，同时确保保留核心意义和上下文。它涉及移除冗余、简化句子结构，并利用专门的压缩技术来最小化Token使用。通过缩短提示，你为更详细和全面的输出腾出了空间。
Prompt
人工智能的潜能解锁：提示工程的艺术与科学
提示工程是设计有效输入以引导AI系统响应的实践。它融合了心理学、语言学和逻辑学，确保AI理解你言辞背后的意图，并提供最佳的输出。随着AI的快速发展，提示工程师的角色变得越来越关键。公司甚至以六位数的薪水聘请提示工程师来优化AI互动以用于商业应用。
从提示工程到3Cs提示构建：提升大型语言模型的交互效率
3C提示结构（命令、上下文、约束）通过提供一个清晰的框架来增强LLMs的性能，该框架与模型的处理能力对齐。一个结构化的提示使模型能够学习更细微的特征，提高其理解和推理能力。开头的命令清楚地陈述了任务目标和相关概念，指导LLM的注意力分配。
LLM 安全提示技术剖析
LLM 安全提示技术：通过人工审查测试LLM的输出至关重要，以确保响应符合期望的公平和准确性标准。依赖单一的LLM可能不总是提供最平衡的观点。因此，建议使用多个LLM生成响应。这种方法通过利用不同模型的优势并减轻任何单一LLM中可能存在的个体偏见，有助于获得更全面和无偏见的观点。
提升大型语言模型性能：礼貌性在提示中的作用
礼貌性在提示中的作用：礼貌性是人类社会交流中的一个重要方面，它涉及到尊重、考虑他人感受和遵守社会规范。在语言交流中，礼貌性不仅能够促进有效的沟通，还能够建立和维护良好的人际关系。对于LLM而言，理解和生成礼貌的语言同样重要，因为它能够提高模型的可接受度和用户满意度。
Auto-Differentiating Any LLM Workflows: 告别手动提示 —论文综述
LLM-AutoDiff的提出为LLM的应用和优化提供了一种新的方法论，它通过自动提示优化，减少了手动提示工程的工作量，提高了LLM应用的效率和效果。随着LLM技术的不断发展，LLM-AutoDiff有望在更多的领域和应用中发挥重要作用。
思维链（COT）：解锁生成式AI的复杂推理能力
思维链作为生成式AI领域的一种创新提示技术，通过引入中间推理步骤来增强LLM处理复杂推理任务的能力。本文深入探讨了思维链的概念、工作原理、类型以及实施方法，并通过实例分析展示了其在图像信息提取任务中的应用效果。思维链在提高信息完整性、准确性和摘要见解质量方面表现出显著优势。
解锁提示词工程：开启与大语言模型高效交互之门
提示词工程的概念并非新生事物，它广泛存在于诸多领域。在艺术领域，提示词可以激发作家创作灵感，或是帮助演讲者即兴发挥；科学实验中，它是开启实验的起始指令；刑事调查里，作为初始线索引导调查方向；计算机编程时，依据特定情境迈出第一步也离不开提示词。这些提示词都是为了引出各自期望的回应。
探索AI提示词的奥秘：掌握Prompt Engineering的艺术
AI提示词工程是设计和输入（或提示词）的艺术与科学，这些输入能够有效地向AI模型传达我们的意图。换句话说，它是学习如何以一种能够激发出AI最佳表现的方式来“说话”——这里所说的“说话”，并不是指编程，而是指清晰、有目的的沟通。
从Prompt Engineering到AI代理：AI代理工程的崛起
AI领域开始探索一种更为先进、灵活且可扩展的交互方式——AI代理。AI代理旨在通过构建具有自主决策和行动能力的AI代理，实现更高效、智能的人机交互。尽管在实施过程中仍面临诸多挑战和限制因素，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI代理将为人们的生活带来更多便利和智能化体验。