ChatGLM3-6B提示词工程如何编写高效Prompt提升对话质量【免费下载链接】chatglm3-6b项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/JiangSuAscend/chatglm3-6bChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源大语言模型以其强大的对话能力和灵活的提示词工程支持而备受关注。作为一款专为中文优化的大型语言模型ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式不仅支持流畅的多轮对话还原生支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景。掌握ChatGLM3-6B的提示词工程技巧能够显著提升对话质量和任务完成效率。 理解ChatGLM3-6B的对话格式ChatGLM3-6B采用了特殊的对话格式这是编写高效Prompt的基础。模型使用|user|、|assistant|、|system|等特殊标记来区分不同角色的对话内容。核心对话格式示例[gMASK]sop|user| 你好请帮我写一个Python函数 |assistant| 好的我来帮你写一个Python函数...这种格式设计让ChatGLM3-6B能够更好地理解对话上下文实现更自然的交互体验。 5个实用Prompt编写技巧1. 明确角色设定在对话开始前通过系统提示明确设定AI的角色和任务范围|system| 你是一个专业的Python编程助手擅长代码编写和调试。2. 结构化任务描述将复杂任务分解为清晰的步骤使用编号或项目符号|user| 请帮我完成以下任务 1. 编写一个计算斐波那契数列的函数 2. 添加异常处理机制 3. 编写单元测试用例3. 提供上下文示例通过Few-shot学习的方式提供示例让模型更好地理解你的需求|user| 以下是一个示例 输入计算1到10的平方 输出[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 现在请计算1到5的立方4. 使用约束条件明确指定输出格式、长度限制或其他约束|user| 请用JSON格式返回结果包含status、data、message三个字段总字数不超过200字。5. 迭代优化Prompt基于模型的响应不断调整和优化你的Prompt第一轮基础任务描述第二轮添加具体要求和格式第三轮修正误解补充细节 高级提示词工程策略多轮对话管理ChatGLM3-6B支持完整的对话历史管理在modeling_chatglm.py中的chat方法可以维护完整的对话上下文。合理利用对话历史能够显著提升复杂任务的完成质量。工具调用集成模型原生支持工具调用功能可以通过特定的Prompt格式触发外部工具|user| 查询北京的天气 |assistant| |tool_call| {name: weather_query, parameters: {city: 北京}}代码执行能力ChatGLM3-6B内置代码解释器功能能够执行简单的Python代码|user| 请计算圆的面积半径为5 |assistant| |code_interpreter| import math radius 5 area math.pi * radius ** 2 print(f半径为{radius}的圆面积是{area:.2f}) 性能优化技巧温度参数调整在examples/inference.py中可以看到ChatGLM3-6B支持多种生成参数temperature0.8创造性和多样性适中temperature0.2更加确定性和一致top_p0.8核采样控制输出质量上下文长度管理合理控制对话历史长度避免超出模型的上下文限制。ChatGLM3-6B标准版支持8192个token的上下文长度。️ 实际应用场景示例场景一技术文档编写|system| 你是一名技术文档工程师擅长编写清晰、准确的技术文档。 |user| 请为以下Python函数编写API文档 def calculate_statistics(data): 计算数据的基本统计信息 return { mean: np.mean(data), median: np.median(data), std: np.std(data) }场景二数据分析助手|user| 分析以下销售数据提供关键洞察 月份,销售额,成本 1月,10000,6000 2月,12000,7000 3月,15000,8000 请计算 1. 每月利润率 2. 季度总利润 3. 增长趋势分析场景三学习辅导|system| 你是一名耐心的数学老师擅长用简单易懂的方式解释复杂概念。 |user| 请用通俗易懂的方式解释什么是微积分中的导数概念并举例说明。 评估和优化你的Prompt评估指标相关性回答是否直接解决问题准确性信息是否正确无误完整性是否覆盖所有需求点可读性表达是否清晰易懂优化循环测试用不同Prompt测试相同任务对比分析不同Prompt的响应质量调整基于反馈优化Prompt结构验证用新数据验证优化效果 快速开始指南要开始使用ChatGLM3-6B的提示词工程首先克隆仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/JiangSuAscend/chatglm3-6b安装依赖pip install protobuf transformers4.30.2 cpm_kernels torch2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate参考examples/inference.py中的示例代码开始你的提示词工程之旅。 总结ChatGLM3-6B的提示词工程是一门结合艺术和科学的技术。通过掌握上述技巧你可以✅ 显著提升对话质量和准确性✅ 更高效地完成复杂任务✅ 充分利用模型的全部能力✅ 创建更加智能和有用的AI应用记住优秀的Prompt工程需要实践和迭代。从简单的任务开始逐步尝试更复杂的场景不断优化你的提示词策略。ChatGLM3-6B的强大能力正等待着你通过巧妙的Prompt来发掘提示词工程的核心原则清晰明确、结构合理、逐步迭代、持续优化。遵循这些原则你将成为ChatGLM3-6B提示词工程的高手【免费下载链接】chatglm3-6b项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/JiangSuAscend/chatglm3-6b创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
ChatGLM3-6B提示词工程：如何编写高效Prompt提升对话质量？
ChatGLM3-6B提示词工程如何编写高效Prompt提升对话质量【免费下载链接】chatglm3-6b项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/JiangSuAscend/chatglm3-6bChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源大语言模型以其强大的对话能力和灵活的提示词工程支持而备受关注。作为一款专为中文优化的大型语言模型ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式不仅支持流畅的多轮对话还原生支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景。掌握ChatGLM3-6B的提示词工程技巧能够显著提升对话质量和任务完成效率。 理解ChatGLM3-6B的对话格式ChatGLM3-6B采用了特殊的对话格式这是编写高效Prompt的基础。模型使用|user|、|assistant|、|system|等特殊标记来区分不同角色的对话内容。核心对话格式示例[gMASK]sop|user| 你好请帮我写一个Python函数 |assistant| 好的我来帮你写一个Python函数...这种格式设计让ChatGLM3-6B能够更好地理解对话上下文实现更自然的交互体验。 5个实用Prompt编写技巧1. 明确角色设定在对话开始前通过系统提示明确设定AI的角色和任务范围|system| 你是一个专业的Python编程助手擅长代码编写和调试。2. 结构化任务描述将复杂任务分解为清晰的步骤使用编号或项目符号|user| 请帮我完成以下任务 1. 编写一个计算斐波那契数列的函数 2. 添加异常处理机制 3. 编写单元测试用例3. 提供上下文示例通过Few-shot学习的方式提供示例让模型更好地理解你的需求|user| 以下是一个示例 输入计算1到10的平方 输出[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 现在请计算1到5的立方4. 使用约束条件明确指定输出格式、长度限制或其他约束|user| 请用JSON格式返回结果包含status、data、message三个字段总字数不超过200字。5. 迭代优化Prompt基于模型的响应不断调整和优化你的Prompt第一轮基础任务描述第二轮添加具体要求和格式第三轮修正误解补充细节 高级提示词工程策略多轮对话管理ChatGLM3-6B支持完整的对话历史管理在modeling_chatglm.py中的chat方法可以维护完整的对话上下文。合理利用对话历史能够显著提升复杂任务的完成质量。工具调用集成模型原生支持工具调用功能可以通过特定的Prompt格式触发外部工具|user| 查询北京的天气 |assistant| |tool_call| {name: weather_query, parameters: {city: 北京}}代码执行能力ChatGLM3-6B内置代码解释器功能能够执行简单的Python代码|user| 请计算圆的面积半径为5 |assistant| |code_interpreter| import math radius 5 area math.pi * radius ** 2 print(f半径为{radius}的圆面积是{area:.2f}) 性能优化技巧温度参数调整在examples/inference.py中可以看到ChatGLM3-6B支持多种生成参数temperature0.8创造性和多样性适中temperature0.2更加确定性和一致top_p0.8核采样控制输出质量上下文长度管理合理控制对话历史长度避免超出模型的上下文限制。ChatGLM3-6B标准版支持8192个token的上下文长度。️ 实际应用场景示例场景一技术文档编写|system| 你是一名技术文档工程师擅长编写清晰、准确的技术文档。 |user| 请为以下Python函数编写API文档 def calculate_statistics(data): 计算数据的基本统计信息 return { mean: np.mean(data), median: np.median(data), std: np.std(data) }场景二数据分析助手|user| 分析以下销售数据提供关键洞察 月份,销售额,成本 1月,10000,6000 2月,12000,7000 3月,15000,8000 请计算 1. 每月利润率 2. 季度总利润 3. 增长趋势分析场景三学习辅导|system| 你是一名耐心的数学老师擅长用简单易懂的方式解释复杂概念。 |user| 请用通俗易懂的方式解释什么是微积分中的导数概念并举例说明。 评估和优化你的Prompt评估指标相关性回答是否直接解决问题准确性信息是否正确无误完整性是否覆盖所有需求点可读性表达是否清晰易懂优化循环测试用不同Prompt测试相同任务对比分析不同Prompt的响应质量调整基于反馈优化Prompt结构验证用新数据验证优化效果 快速开始指南要开始使用ChatGLM3-6B的提示词工程首先克隆仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/JiangSuAscend/chatglm3-6b安装依赖pip install protobuf transformers4.30.2 cpm_kernels torch2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate参考examples/inference.py中的示例代码开始你的提示词工程之旅。 总结ChatGLM3-6B的提示词工程是一门结合艺术和科学的技术。通过掌握上述技巧你可以✅ 显著提升对话质量和准确性✅ 更高效地完成复杂任务✅ 充分利用模型的全部能力✅ 创建更加智能和有用的AI应用记住优秀的Prompt工程需要实践和迭代。从简单的任务开始逐步尝试更复杂的场景不断优化你的提示词策略。ChatGLM3-6B的强大能力正等待着你通过巧妙的Prompt来发掘提示词工程的核心原则清晰明确、结构合理、逐步迭代、持续优化。遵循这些原则你将成为ChatGLM3-6B提示词工程的高手【免费下载链接】chatglm3-6b项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/JiangSuAscend/chatglm3-6b创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
