令爷课程 – 第 16 页 – 令爷课程-曾确令(ColinZENG)AIGC玩家

Prompt框架

2026年7月28日2023年9月18日作者曾确令

ICIO框架 Instruction：指令即你希望 AI 执行的具体任务 Context：背景信息给AI更多的背景信息引导模型做出更贴合需求的回复 Input Data：输入数据告知模型需要处理的数据 Output Indicator：输出引导告知模型我们要输出的类型或风格 CRISPE 框架 Capacity and Role：能力和角色 ChatGPT 应扮演什么角色 Insight：见解提供你请求的背后见解、背景和上下文 Statement：声明你要求 ChatGPT 做什么 Personality：个性你希望 Ch...

Meta AI发布了一款专门用于编程的模型：Code Llama

2026年7月28日2023年9月18日作者曾确令

它能够根据自然语言提示和代码提示生成代码。 Code Llama还可以解释代码的功能或结构。例如，如果你给它一个复杂的代码片段，它可以用普通语言解释这段代码是做什么的。 Code Llama是基于Llama 2构建的，并提供了三个模型版本： Code Llama - 基础代码模型 Code Llama - Python - 专门针对Python进行优化 Code Llama - Instruct - 专门用于理解自然语言指令它支持许多流行的编程语言，包括Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#和Bash。 Code Llama提供了三种不同大...

深度长文：产品经理视角解析AutoGPT背后的技术原理

2026年7月28日2023年9月17日作者曾确令

本文主要讲的内容：类AutoGPT应用的背后技术原理。更抽象一层，其实是解释：LLM（GPT）是怎么实现自己学会使用工具的？ 1）LLM怎么将人类需求分解成任务； 2）LLM怎么知道什么任务要使用什么外部工具； 2）LLM怎么学会使用这些外部工具的； ---大约5300字，概览如下： 1、为什么研究这个（LLM是怎么学会使用外部工具的） 2、介绍这个领域几个关键产品产品的原理：LangChain、Toolformer、OpenAi-Plugin、huggingGPT、Babyagi、AutoGPT 3、LLM目前使用外部工具的局限是什么？ 4、OpenAi-Plugin的数据飞轮 ---正...

LLMs 中 CoT、ToT 解决复杂逻辑问题

2026年7月28日2023年9月16日作者曾确令

目前大语言模型在日常交流对话中，展现出强大的能力，但是如果遇到一些复杂提问，如解决24点游戏问题等需要具备逻辑思维较为密集的场景，往往LLMs 表现能力不佳，那么今天就介绍一下LLMs 中解决这类思维较为密集问题的技术CoT，ToT 技术。作者翻看全网对ToT 技术的讲解，发现没有一篇将所有涉及到的重点讲清楚，现在我将深入对ToT 思想论文《Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models》进行深入讲解。希望大家喜欢。注意：前面文章较多的介绍了模型架构，Transformer， MoE 等技术，这些...

为什么我们坚信Prompt是未来?

2026年7月28日2023年9月16日作者曾确令

Prompt 到底是什么? 1. 指令如果把ChatGPT具象成一个执行力&知识广度拉满的员工，那Prompt则是你给的指令，指令越详细，上下文越丰富，输出定义越明确，得到的结果也就越好。 2. 内容正因为Prompt和输出结果的强相关性，市场对Prompt的价值非常认可。有投机客会发广告直接卖Prompt的bundle，也有Promptbase这样的marketplace交易Prompts。最受欢迎的模式还是把高质量的prompt套一层UI，封装成SaaS产品 (Jasper, CopyAI)。除了那些有自己的独特数据或大模型的公司，这些公司本质上都是在出租 Prom...

吴恩达讲Prompt[笔记]

2026年7月28日2023年9月15日作者曾确令

https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html

智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用

2026年7月28日2023年9月15日作者曾确令

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ 本文约7500字，建议阅读15分钟 LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本、故事、论文和程序；它可以被视为一个强大的通用问题解决器。 [ 前言 ]以LLM（大语言模型）作为核心控制器构建智能体是一个很酷的概念。AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等几个概念验证演示都是鼓舞人心的示例。LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本、故事、论文和程序；它可以被视为一个强大的通用问题解决器。智能体系统概述在 LLM 支持的...

如何使用 Midjourney？

2026年7月28日2023年9月13日作者曾确令

注册首先，你需要注册一个Discord账号，然后加入 Midjourney 的Discord 服务器。或者去 Midjourney 的官网点击右下角的 Join the Beta：在 Discord 公共服务器里使用注册并进入到 Midjourney 的服务器后，有可能需要完成各种任务（这个取决于 Midjourney 的运营策略，后续可能会变），如果有，则按照引导完成即可。接着你就能在 Midjourney 的 Discord 的左侧栏，看到 newbies-XXX 的频道，随便点击一个，进入该频道，这个频道就是给免费用户测试使用的：然后在输入框里输入 / 然后你能看到输入...

Trickle ：将截图转化为视觉备忘录

2026年7月28日2023年9月12日作者曾确令

**Trickle ：一个由 GPT 4 驱动的截图管理工具，它可以将你的截图转化为视觉备忘录。它不仅可以识别你截图里面的内容，还能帮你提取然后整理，同时你还可以根据提取的内容和GPT直接进行问答。最重要的是它支持各种截图、图片类型的识别，图表、财报、网页UX原型、邮件截图等。收费一个月8美金，一年98美金，感觉有点略贵，但是考虑到还能使用GPT的功能，感觉应该是还行。目前第一个月1美金优惠中，付费的所以我就没测试了。你们自己看看宣传视频和介绍吧：**https://trickle.so 主要功能如下：截图整理：发送你的截图到 Trickle，整理你的相册，并在多个设备上轻松访问。智...

什么是LangChain? LangChain有什么用?

2026年7月28日2023年9月10日作者曾确令

从Auto-GPT说起 Auto-GPT可以调用本地电脑工具处理复杂信息; Auto-GPT可以围绕目标查阅资料、“独立思考”、及时反馈、并及时调整下一步操作… Auto-GPT的诞生，创造了大家对“将LLM作为智慧大脑来高效处理综合复杂任务”的想象; 首次尝试串联大语言模型的思维链，“chains together LLM “thoughts”，逐步拆解任务并执行，从而使得整个应用程序更加靠近人类意图; 首次将大语言模型接入本地工具，通过工具集的拓展，进一步拓展了大语言模型的能力; 能够通过内置的提示模版修改人类提示语句，从而大幅简化提示难度; 拥有“记忆”，通过模型外的存储策略...

Prompt Engineer 刚入职即失业？

2026年7月28日2023年9月8日作者曾确令

Google DeepMind 刚刚发表了一篇新的论文，介绍了如何使用 LLM 来优化 prompt，优化过的 prompt 在 PaLm 2-L / GPT-3.5 / GPT-4 模型中测试，benchmark 的指标都提升了。优化的方法：创建一个 meta prompt（如何创建 meta prompt 可以参考论文）在每一个优化的步骤生成新的 prompt 评估 & 迭代当然，并不是所有的 prompt 都可以用这种方法来优化，在某些场景上（例如 high-dimensional and complex problems）这种方法的效果还不是特别好。从长期上来看，...

CoT实践案例解析

2026年7月28日2023年9月8日作者曾确令

CoT案例 ChatGPT 回答的有时候逻辑性不好。正确答案是：7个偶数，3个奇数。ChatGPT甚至连数字都抄错了然而，我们人类很多时候也是这样，当我们依赖于直觉判断，或是思维跳得太快，没有按部就班一步一步推理时，就很容易犯错，得出错误的答案。不过，当我们遇到一些问题时（如257*37=？），我们懂得不要着急给出答案（就算想也做不到啊），而是会在脑海里先计算推理一番，用「工作记忆」记住计算过程中的临时结果，对于更难的问题，我们会先做一下草稿或利用工具，由此来得到正确的答案。注：人脑的「工作记忆」是一种记忆容量有限的认知系统，被用以暂时保存信息。工作记忆对于推理以及指导决策和行为有...

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

2026年7月28日2023年9月8日作者曾确令

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！首发: **AINLPer 微信公众号（每日论文干货分享！！** ）编辑: ShuYini 校稿: ShuYi-ni 时间: 2023-09-04 引言为了提高大型语言模型（LLM）上下文学习能力，今天给大家分享的这篇文章提出了思维图（GoT），其性能超过了思维链（CoT）、思维树（ToT）等。思维图（GoT）的关键是能够将 LLM 生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。实验结果显示：相比目前的思维...

chatgpt的涌现

2026年7月28日2023年9月6日作者曾确令

来源：木遥 [木遥 ]() 2023-02-24 展开讲讲一些关于大语言模型的理解的问题在哪里。这些评论通常归结为这句话：大语言模型「只不过是把语料中的统计相关性复现出来而已。」但这句话是错的，其错误程度就像是在 AlphaGo 出现的时候说「AlphaGo 只不过是在背诵它见过的棋谱而已」一样。很多人对大语言模型（或者更一般地说，大神经网络）的理解还停留在两三年前。而过去两年里重要的两个研究方向（并不只有这两个，但它们对下面要说的事最关键）显示出它终于开始初步跳出贝叶斯的陷阱，展现出了一点通用智能的模样。这两者一是思维链条（chain of thought, CoT），二是自发性地结构...

prompt方法论

2026年7月28日2023年9月4日作者曾确令

prompt方法论零样本提示如今，经过大量数据训练并调整指令的LLM能够执行零样本任务。我们在前一节中尝试了一些零样本示例。以下是我们使用的一个示例：提示：将文本分类为中性、负面或正面。文本：我认为这次假期还可以。情感：输出：中性请注意，在上面的提示中，我们没有向模型提供任何示例——这就是零样本能力的作用。指令调整已被证明可以改善零样本学习Wei等人（2022）(opens in a new tab)。指令调整本质上是在通过指令描述的数据集上微调模型的概念。此外，RLHF(opens in a new tab)（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，其中模型被调整以更...