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腾讯大模型驾到--混元初体验

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发布于 2023-11-15 12:18:44
发布于 2023-11-15 12:18:44
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最近申请到了腾讯混元助手的体验资格,刚好我们可以回顾一下prompt-engineering课程,通过prompt方式和混元进行一次对话,看混元可以帮我们做哪些事情。

吴恩达教授在课程中提出LLM大致可以分为两种类型:基础LLM和指令微调LLM。

基础LLM就是使用大量的数据无监督训练出来的模型,他可以根据用户的输入续写后文,但是并没有推理和对话能力;

指令微调LLM则是通过给出{指令,输出}数据对进一步对基础LLM进行微调,然后再通过人类强化学习优化模型,他可以很好的理解用户的指令和提问并进行回答。

prompt工程课程就是教大家如何对指令微调后模型的进行应用,最大化挖掘LLM的能力。

那本文我们就结合prompt工程课程,挖掘出混元模型的潜能~

1 prompt的两大基本原则

1.1 给出清晰,详细的指令

策略1:使用分割符清晰的知识输出的不同部分,比如"",<>,<\tag>等分隔符

策略2:指定一个结构化的输出,比如json,html等格式

策略3:要求模型自检测是否满足条件

策略4:提供少量示例

1.2 给模型思考的时间

我们不一定要一步得到答案,可以让模型进行一系列的推理,给他推理思考的时间,再最终给出答案。

策略1:指定完成任务需要的步骤

告诉模型完成这个指令,需要执行几步,每步的详细步骤

策略2:明确模型再给出结论之前推理出自己的解决方案

让模型自己推理,写出每一步的步骤,给足够的时间(token-钱)边思考边执行。

2 迭代思维

介绍了原则和思路后,我们就使用课程中的例子,来对混元的基础能力进行体验。

3 摘要和信息提取

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用户:
你的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。
对评论文本进行概括,最多30个字

回答:
请提供您希望进行概括的评论文本,我会尽力为您提供一个简短的摘要。

用户:
这个熊猫公仔是我给女儿的生日礼物,她很喜欢,去哪都带着。
公仔很软,超级可爱,面部表情也很和善。但是相比于价钱来说,
它有点小,我感觉在别的地方用同样的价钱能买到更大的。
快递比预期提前了一天到货,所以在送给女儿之前,我自己玩了会。

回答:
熊猫公仔很可爱,面部表情和善,尺寸略小。

可以看出混元摘要能力不错,但是丢失了价格和快递速度的信息。

这里就要用到迭代思路去优化prompt,以及prompt原则一:给出详细的指令。

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用户:
摘要包含快递信息和价格信息,最多30个字。
回答:
熊猫公仔很可爱,面部表情和善,尺寸略小。价格适中,但可寻找更大尺寸。快递速度提前一天到达。

有时候我们的需求不是进行摘要获取所有信息,而是抽取感兴趣的信息(关键信息提取)。也可以根据需求通过prompt解决。

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用户:
你的任务是从电子商务网站上提取产品评论的物流信息。最多15个字

回答:
提取的物流信息如下:
配送公司:未知
配送速度:较快
配送情况:顺利
产品评价:喜欢
意见:较小,感觉可以买到更大的。
配送时间:提前一天。

4 推理

推理是大模型的一个重要能力,他需要真正理解用户的输入,并执行分析过程,最后得出输出。

按着教程中的例子,我们也让混元模型对商品的评论识别情感类型。

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问题:
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么?
```我需要一盏漂亮的卧室灯,这款灯具有额外的储物功能,价格也不算太高。\
我很快就收到了它。在运输过程中,我们的灯绳断了,但是公司很乐意寄送了一个新的。\
几天后就收到了。这款灯很容易组装。我发现少了一个零件,于是联系了他们的客服,他们很快就给我寄来了缺失的零件!\
在我看来,Lumina 是一家非常关心顾客和产品的优秀公司。```
用一个单词回答:「正面」或「负面」。
回答:
正面。

问题:
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感类型是什么?用不少于5个词表示,类型之间用逗号分开。
```我需要一盏漂亮的卧室灯,这款灯具有额外的储物功能,价格也不算太高。\
我很快就收到了它。在运输过程中,我们的灯绳断了,但是公司很乐意寄送了一个新的。\
几天后就收到了。这款灯很容易组装。我发现少了一个零件,于是联系了他们的客服,他们很快就给我寄来了缺失的零件!\
在我看来,Lumina 是一家非常关心顾客和产品的优秀公司。```
回答:正面,积极,优秀公司,关心顾客,产品。

这里识别正负情感没问题,但是情感类型不太好,需要进一步调优,让模型知道什么词汇属于情感类型。针对这个问题,我们是可以通过prompt优化的,我们可以提供情感类型词汇,让模型从候选词中选择,因为他知道情感是正向的。

增加难度,我们测试多个任务同时完成的推理能力。

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问题:
从评论文本中识别以下项目:
- 情绪(正面或负面)
- 审稿人是否表达了愤怒?(是或否)
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司

评论用三个反引号分隔。将您的响应格式化为 JSON 对象,以 “Sentiment”、“Anger”、“Item” 和 “Brand” 作为键。
如果信息不存在,请使用 “未知” 作为值。
让你的回应尽可能简短。
将 Anger 值格式化为布尔值。

评论文本: ```{我需要一盏漂亮的卧室灯,这款灯具有额外的储物功能,价格也不算太高。\
我很快就收到了它。在运输过程中,我们的灯绳断了,但是公司很乐意寄送了一个新的。\
几天后就收到了。这款灯很容易组装。我发现少了一个零件,于是联系了他们的客服,他们很快就给我寄来了缺失的零件!\
在我看来,Lumina 是一家非常关心顾客和产品的优秀公司!
}```

回答:
{
"Sentiment": "正面",
"Anger": "否",
"Item": "卧室灯",
"Brand": "Lumina"
}

完美~

再看看另一个推理主题的例子

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问题;
确定以下给定文本中讨论的五个主题。

每个主题用1-2个单词概括。

输出时用逗号分割每个主题。

给定文本: ```{在政府最近进行的一项调查中,要求公共部门的员工对他们所在部门的满意度进行评分。
调查结果显示,NASA 是最受欢迎的部门,满意度为 95%。

一位 NASA 员工 John Smith 对这一发现发表了评论,他表示:
“我对 NASA 排名第一并不感到惊讶。这是一个与了不起的人们和令人难以置信的机会共事的好地方。我为成为这样一个创新组织的一员感到自豪。”

NASA 的管理团队也对这一结果表示欢迎,主管 Tom Johnson 表示:
“我们很高兴听到我们的员工对 NASA 的工作感到满意。
我们拥有一支才华横溢、忠诚敬业的团队,他们为实现我们的目标不懈努力,看到他们的辛勤工作得到回报是太棒了。”

调查还显示,社会保障管理局的满意度最低,只有 45%的员工表示他们对工作满意。
政府承诺解决调查中员工提出的问题,并努力提高所有部门的工作满意度。
}```

回答:
1. 调查结果,满意度评分
2. NASA 部门满意度
3. John Smith 的评论
4. NASA 管理团队,主管
5. 社会保障管理局,工作满意度

可以看出看出基于prompt编写原则,简单的prompt编写混元就可以给出比较满意的答案。

所以,混元推理能力还是不错的。以上任务如果按传统模型,他包含分类,实体抽取,摘要生成,任务生成等多个子模型部署再结合工程后处理逻辑,而且按需要生成格式这种推理能力传统模型也是做不到的,但是大模型可以一次性推理出结果。

5 转换能力

LLM非常擅长将输入转换成不同的格式,例如多语种文本翻译、拼写及语法纠正、语气调整、格式转换等。

同样,我们通过例子测试下混元在这方面的综合能力。

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提问:
针对以下三个反引号之间的英文评论文本,
首先进行拼写及语法纠错,
然后将其转化成中文,
再将其转化成优质淘宝评论的风格,从各种角度出发,分别说明产品的优点与缺点,并进行总结。
润色一下描述,使评论更具有吸引力。
输出结果格式为:
【优点】xxx
【缺点】xxx
【总结】xxx
注意,只需填写xxx部分,并分段输出。
将结果输出成Markdown格式。
```{Got this for my daughter for her birthday cuz she keeps taking \
mine from my room.  Yes, adults also like pandas too.  She takes \
it everywhere with her, and it's super soft and cute.  One of the \
ears is a bit lower than the other, and I don't think that was \
designed to be asymmetrical. It's a bit small for what I paid for it \
though. I think there might be other options that are bigger for \
the same price.  It arrived a day earlier than expected, so I got \
to play with it myself before I gave it to my daughter.
}```

回答:
【优点】可爱,柔软,便携,亲子共享
【缺点】尺寸较小,价格偏高
【总结】尽管价格偏高,但这款熊猫公仔非常可爱,柔软和便携,非常适合亲子共享。尺寸较小的问题可能是由于设计的原因,但考虑到价格,我认为这是可以接受的。

6 扩展

扩写就是对用户给出的短文本进行扩写,这个功能,混元有很多案例可以直接使用,甚至提供了很多prompt参考,我们直接看一个灵感发现中的示例。

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混元提供的prompt:
我会帮你创作种草文案,请输入要种草的商品名称
输入:
雅诗兰黛小棕瓶
输出:
在这个快节奏的世界里,我们渴望找到一款能让肌肤回到最佳状态,焕发自信的护肤品。经过岁月的沉淀和经验的积累,我终于找到了那个能让肌肤焕发青春活力的秘密武器——雅诗兰黛小棕瓶。

小棕瓶,一个家喻户晓的护肤界明星,它带给我的不仅仅是肌肤的改变,更是对美好生活的渴望。它,渗透着修护力量,让我的肌肤在经历了一天的劳累后,依然能焕发出水润、光滑的青春光彩。

小棕瓶的瓶身设计简约大方,透着高贵的气质。而它所蕴含的科技和成分,更是让它在众多护肤品中独树一帜。它采用了雅诗兰黛独家研发的ChronoluxCB科技,这种科技能有效修复肌肤,让肌肤回到最佳状态。

使用小棕瓶的日子,我的肌肤变得紧致、有弹性,细纹和皱纹也减少了。我不再担心熬夜、压力等因素影响我的肌肤,因为小棕瓶的修护力量让我重拾了信心。

小棕瓶的修护力量不仅仅体现在肌肤的表面,它还让我的肌肤由内而外焕发出青春活力。我能感受到它为我的肌肤注入了源源不断的活力,让我的肌肤在清晨醒来时都能保持水润、光滑。

有了小棕瓶,我不再担心肌肤问题,它让我重拾了自信,也让我更加珍惜生活中的每一刻。我坚信,每个人都值得拥有一个让自己变得更美好的机会,而小棕瓶正是那个机会。

在这个充满变化的世界里,让我们一起与小棕瓶携手,为肌肤注入青春活力,让美丽永驻。

文字工作者们在混元界面的灵感发现功能中可以找到很多灵感,很实用的功能,半天干两天的活...

7 chatBot

chatBot其实就是闲聊了,我们可以和混元聊天,问常识问题,问工作问题,问心理问题,问天气问题,把他当朋友,把他当助手,使用上面介绍的prompt技巧以及大模型具备的能力,大家自行挖掘吧~

8 总结

本文使用prompt教程中的思路和案例,体验了混元大模型,腾讯的混元在信息提取,逻辑推理和问答,转换能力,文本扩展和闲聊方面都有不错的表现。

目前我只申请到界面体验机会,如果有混元的API和模型微调代码,我们也可以借助他的能力,做自己的AI应用~期待混元模型开放更多能力。

番外

几天不见,混元又增加了好多功能:帮你写PPT大纲,设定健身计划,模仿人物。

以及,绘制一个加班的程序员:

参考:

https://www.bilibili.com/video/BV1Z14y1Z7LJ/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

https://juejin.cn/post/7231519213893533754#heading-37

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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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