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Prompt Engineering -提示词工程

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提示工程（Prompt Engineering） 是一种通过精心设计输入提示（Prompt），以优化大型语言模型（LLM）输出的过程。语言模型的输出强烈依赖于输入的提示，正确的提示能够引导模型生成更符合预期、准确且高效的结果。

提示工程的核心要素

  1. 清晰性与简洁性
    清晰、简洁的提示有助于减少模型生成不相关或模糊的输出。举个例子：
  2. 不清晰的提示：“你怎么看待运动？”
  3. 更清晰的提示：“请详细说明运动对心理健康的五个具体好处。”

清晰的提示让模型知道你需要哪些信息，避免了多余的输出或偏离主题的回答。

  1. 具体性与上下文
    给模型提供上下文信息可以让其更好地理解问题。例如：
  2. 提示：“描...

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RNN-循环神经网络

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循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常用于处理序列数据的神经网络结构。与传统神经网络不同，RNN 在处理序列数据时具有记忆能力，能够保留之前输入的信息，并应用于当前的输入。这使得 RNN 在自然语言处理、时间序列分析、语音识别等领域大放异彩。

RNN 的一个重要特点是它的隐藏层通过时间进行连接，可以通过时间步骤来传递信息，这使得 RNN 能够处理长度可变的输入序列。然而，传统的 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列上的表现。为了解决这个问题，后续出现了一些改进型的 RNN 结构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU...

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