AI 詞彙表
人工智能完整詞典
思维链
一种提示技术，鼓励模型在提供最终答案之前逐步明确其推理过程。这种方法提高了需要顺序逻辑推理的复杂任务中答案的准确性。
Top-p采样
一种核心采样方法，将token选择限制在累积总概率为p的最可能token中。该技术通过避免选择极不可能的词语同时保持一定多样性，在连贯性和创造性之间取得平衡。
提示链
将前一个提示的输出用作下一个提示输入的技术，从而创建逻辑交互序列。这种方法允许将复杂任务分解为模型更易处理的简单步骤。
指令遵循
语言模型理解和准确执行自然语言给出的复杂指令的能力。这项技能对于人类与AI系统在实际应用中的有效互动至关重要。
角色提示
为模型分配特定角色或人设以引导其回答风格和视角的技术。这种方法可以获得与期望背景或专业领域更加一致的回应。
系统提示
定义模型在整个对话中的行为、约束和总体指导原则的初始指令。该提示建立了模型在后续交互中运作的参考框架。
提示注入
恶意用户操纵提示以绕过限制或修改模型预期行为的漏洞。该技术代表了基于语言模型应用中的重大安全挑战。
上下文学习
模型直接从提示中提供的示例学习和适应新任务的能力，无需修改其权重。这一特性使得语言模型在使用中具有显著的灵活性。
提示分解
将复杂查询分解为更简单、更易于模型处理的子提示的技术。这种方法提高了多层面任务回答的准确性和可靠性。
提示模板
预定义的提示结构，带有可变占位符，能够一致且高效地生成类似指令。这些模板标准化了交互过程，便于自动化重复性任务。
提示验证
在部署或大规模使用前检查提示质量、一致性和有效性的过程。这一关键步骤确保模型性能的可靠性和可预测性。
提示优化
旨在系统性地改进提示效果以最大化模型回答质量的一系列技术。这种优化可包括措辞、结构和参数的调整。
提示版本控制
跟踪和管理提示不同版本的做法，以维护修改历史并便于性能比较。这种方法对于基于AI系统的持续改进至关重要。
令牌限制管理
管理令牌约束以优化模型上下文窗口使用的策略。该技术包括自动摘要、信息压缩和相关数据的选择性包含。