企业官网建设流程全解析

企业网站最重要的访问对象是,wordpress 评论 回复 递归,成品短视频源码与热门应用比较,深圳宝安区怎么找服务文章介绍了四种提升LLM应用性能的技术#xff1a;利用缓存token降低成本和延迟#xff0c;将用户问题置于提示末尾提升回答质量#xff0c;使用提示优化器改进提示结构#xff0c;以及建立定制化基准测试选择最适合的模型。这些方法简单易行#xff0c;能显著提高LLM应用的…文章介绍了四种提升LLM应用性能的技术利用缓存token降低成本和延迟将用户问题置于提示末尾提升回答质量使用提示优化器改进提示结构以及建立定制化基准测试选择最适合的模型。这些方法简单易行能显著提高LLM应用的成本效益、响应速度和输出质量。大模型LLM能够自动化大量任务。自2022年ChatGPT发布以来市场上涌现出越来越多利用 LLM 的AI产品。然而我们在使用 LLM 的方式上仍有许多可改进之处。例如使用提示词优化工具改进你的提示prompt以及利用缓存的token就是两种简单却能显著提升 LLM 应用性能的技术。在本文中我将介绍几种具体的技巧帮助你优化提示的创建与结构从而降低延迟和成本同时提升生成结果的质量。本文的目标是为你提供这些切实可行的方法让你能够立即将其应用到自己的 LLM 项目中。这张信息图突出了本文的主要内容。我将讨论四种不同的技术可显著提升你的 LLM 应用在成本、延迟和输出质量方面的表现。具体包括利用缓存 token、将用户问题置于提示末尾、使用提示优化器以及建立你自己的定制化 LLM 基准测试。图片由 Gemini 提供。为什么要优化你的提示在很多情况下你可能已经有一个能在特定 LLM 上运行并产生尚可结果的提示。但很多时候你并未花时间对提示进行优化这就意味着你错失了大量潜在的性能提升空间。我认为通过本文介绍的具体技术你可以轻松地在几乎不增加额外工作量的前提下同时提升响应质量并降低成本。仅仅因为一个提示和 LLM 能“跑通”并不意味着它已达到最优性能。事实上在很多场景下只需稍作调整就能获得显著改进。优化提示的具体技巧在本节中我将详细介绍可用于优化提示的几种具体方法。1. 始终将静态内容放在提示开头我要介绍的第一个技巧是始终将静态内容static content放在提示的最前面。所谓静态内容是指在多次 API 调用中保持不变的部分。之所以要这么做是因为所有主流 LLM 服务商如 Anthropic、Google 和 OpenAI都支持缓存 tokencached tokens。缓存 token 是指在先前 API 请求中已被处理过的 token再次使用时可以以更低的成本和更快的速度进行处理。不同服务商的具体策略略有差异但通常缓存输入 token 的价格约为普通输入 token 的 10%。缓存 token 是指在之前的 API 请求中已经被处理过的 token再次使用时比普通 token 更便宜、更快。这意味着如果你连续两次发送完全相同的提示第二次请求中的输入 token 成本将仅为第一次的十分之一。这是因为 LLM 服务商会对这些输入 token 的处理结果进行缓存从而让新请求的处理更便宜、更迅速。在实践中要有效利用 token 缓存关键在于将变量内容放在提示末尾。例如如果你有一个很长的系统提示system prompt而每次请求的用户问题不同你应该这样组织提示prompt f{long static system prompt}{user prompt}举个例子prompt f你是一位文档专家…… 你应始终按以下格式回复…… 如果用户询问…… 你应该回答…… {user question}这里我们将提示中不变的部分静态内容放在前面而将变化的部分用户问题放在最后。在某些场景中你可能需要传入文档内容。如果你要处理大量不同的文档应将文档内容放在提示末尾# 处理不同文档时 prompt f{static system prompt} {variable prompt instruction 1} {document content} {variable prompt instruction 2} {user question}但如果你多次处理同一份文档那么为了确保文档内容也能被缓存你需要保证在文档内容之前没有任何变量内容# 多次处理相同文档时 prompt f{static system prompt} {document content} # 确保在任何变量指令之前 {variable prompt instruction 1} {variable prompt instruction 2} {user question}需要注意的是缓存 token 通常只有在两个请求的前 1024 个 token 完全相同时才会被激活。例如如果上面示例中的静态系统提示长度不足 1024 个 token你就无法利用缓存机制。# 切勿这样做 prompt f{variable content} --- 这会完全破坏缓存机制 {static system prompt} {document content} {variable prompt instruction 1} {variable prompt instruction 2} {user question}最佳实践你的提示结构应始终遵循“从最静态到最动态”的原则——即先放变化最少的内容再逐步加入变化最多的内容。如果你有一个很长但不含变量的系统提示和用户提示应将其放在最前面变量放在最后。如果你要从文档中提取文本例如处理同一份文档多次应确保文档内容位于所有变量之前以充分利用缓存。2. 将问题放在提示末尾另一个提升 LLM 性能的有效技巧是始终将用户问题放在提示的末尾。理想情况下你的系统提示应包含所有通用指令而用户提示仅包含用户的问题本身如下所示system_prompt 通用指令 user_prompt f{user_question}Anthropic 在其提示工程文档中指出将用户问题放在末尾最多可提升 30% 的性能尤其是在使用长上下文时。把问题放在最后能让模型更清晰地理解当前任务目标从而在多数情况下生成更高质量的回答。3. 使用提示优化器Prompt Optimizer人类编写的提示往往杂乱、不一致、包含冗余内容且缺乏结构。因此你应始终将提示通过一个提示优化器进行处理。最简单的优化方式是直接让一个 LLM 来优化你的提示例如“请优化以下提示{prompt}”LLM 会返回一个结构更清晰、冗余更少的新提示。但更好的做法是使用专门的提示优化工具例如 OpenAI 或 Anthropic 控制台中提供的优化器。这些工具是经过专门设计和调优的 LLM专门用于优化提示通常效果更佳。此外为了获得最佳优化结果你应提供以下信息你希望完成的具体任务细节提示成功完成任务的示例包括输入和输出提示失败的示例同样包括输入和输出。提供这些额外信息通常能显著提升优化效果。很多时候你只需花费 10–15 分钟就能获得一个性能大幅提升的提示。因此使用提示优化器是提升 LLM 性能所需 effort 最低的方法之一。4. 对 LLM 进行基准测试Benchmarking你所选用的 LLM 本身也会极大影响应用的整体性能。不同模型擅长的任务各不相同因此你需要在自己的应用场景中测试多个 LLM。我建议至少接入主流 LLM 提供商如 Google Gemini、OpenAI 和 Anthropic。设置这些服务非常简单一旦凭证配置完成切换模型通常只需几分钟。此外你也可以考虑测试开源 LLM尽管它们通常需要更多配置工作。接下来你需要为你的具体任务建立专属的基准测试以评估哪个 LLM 表现最佳。同时你还应定期检查模型性能因为大型 LLM 提供商有时会在不发布新版本的情况下悄悄升级模型。当然你也应随时关注各大厂商推出的新模型并及时尝试。结论在本文中我介绍了四种可用于提升 LLM 应用性能的技术利用缓存 token将用户问题置于提示末尾使用提示优化器建立定制化的 LLM 基准测试这些方法都相对简单易行却能带来显著的性能提升。我相信还有很多类似且简单的技巧尚未被广泛采用你应该始终保持探索的心态。如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。全套教程文末领取哈6.大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。全套教程文末领取哈为什么分享这些资料?只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿分享给你学习我国在这方面的相关人才比较紧缺大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击