LLMs的沉思推理响应式提示法
[原帖分享让LLM在回答前先思考的“沉思推理”提示方式,评论者从不同角度发表看法,包括在不同模型上的效果、应用方式、提示长度等,整体氛围积极且充满好奇。]
[原帖分享让LLM在回答前先思考的“沉思推理”提示方式,评论者从不同角度发表看法,包括在不同模型上的效果、应用方式、提示长度等,整体氛围积极且充满好奇。]
[原帖介绍了一个用遗传算法改进提示的CLI项目,评论围绕项目特点、算法比较、机制询问、功能拓展等展开,整体氛围较为积极探讨]
[原帖介绍“Axiom Prompt Engineering”系统,评论者有表示疑惑、看好、尝试、反对等不同态度,整体讨论热度低]
[这是一个关于分享思维链提示(COT prompt)的讨论,涉及多种应用、模型微调、角色扮演等相关话题,氛围积极且充满探索性]
[原帖探讨提示大小对速度的影响,评论从prompt caching、不同设备性能对比、测试设置、技术原理等多方面展开讨论,整体氛围理性且包含技术交流]
[帖子围绕在Qwen2.5 - Coder上尝试特定Prompt展开,评论涉及自动化对职业的影响、代码编写相关技术、UI使用、提示生成等多方面内容,整体氛围活跃且话题多元]
[原帖寻求最难的结构化输出提示/模式,评论者分享了不同的结构化数据提取相关的观点、任务示例、框架问题、代码审查等内容,整体讨论热度较低且话题较分散]
[原帖作者对llama3的提示格式存在疑惑,评论者们从不同角度进行解答、分享经验、表示共鸣或提出建议,整体氛围专注于技术探讨]
[关于PROMPT++的讨论涵盖了开源与否、效果评估的质疑、使用中遇到的问题、人们的兴趣等方面,整体讨论热度较低]
[原帖作者分享提示词创作中的倦怠感并寻求应对方法,评论者们从不同角度给出建议,包括调整心态、借助工具、优化工作方式等,整体氛围积极探索]