标签：提示工程

大型语言模型在生物医学研究中的新突破：BioChatter开源框架 大型语言模型（LLMs）已经显著改变了人们的工作方式，从创作、编程到改进搜索引擎等。然而，LLMs 在透明度、可重复性和定制化方面的不足仍然限制了其在生物医学研究中的广泛应用。对生物医学研究人员来说，针对特定研究问题优化 LLMs 是一项艰巨的任务，因为这需要编程技能和机器学习专业知识。这些障碍减少了 LLMs 在许多研究任务中的应用。 为了克服这些限制，海德堡大学和欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）等机构的研究人员在《Nature Biotechnology》杂志上发...

提示工程是机器学习模型中的一种关键技术，特别是对于预训练语言模型而言，通过精心设计输入提示（prompt）来引导模型生成预期的结果。在大规模语言模型的应用中，提示词通常是一段文本，用于指导模型生成特定的输出或完成特定任务。然而，在多文档搜索、问答系统、文档自动摘要生成以及阅读理解等复杂应用场景中，输入提示（prompt）长度显著增加，这不仅增加了大型语言模型（LLM）的推理成本，还延长了推理时间，限制了其在需要即时响应的应用场景中的实用性。 为了解决这一问题，优化提示设计变得尤为重要。例如，通过压...