提供 prompt 和微调相关的参考资料
一、怎么写提示词 prompt？
测试和调整：在生成文本后，仔细检查结果，并根据需要调整 prompt。这可能需要多次迭代，直到达到满意的结果。 优化和润色提示词： 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述你想要表达的内容，而不是过于笼统的词语。这样 AI 更容易准确理解你的需求。 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关的图片参考，这可以显著提高 AI 理解你的意图和细节要求的能力。 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩，让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 增加约束条件：为避免 AI 产生意料之外的输出，可以在 Prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等。 分步骤构建 Prompt：将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。二、微调（Fine-tuning）
一般最佳实践： 使用更多高质量的示例进行微调效果更好。要微调一个比使用我们的基本模型使用高质量提示更好地执行的模型，您应该提供至少几百个高质量的示例，最好由人类专家审查。从那里开始，性能往往会随着示例数量的每增加一倍而线性增加。增加示例的数量通常是提高性能的最佳和最可靠的方法。 分类器是最容易上手的模型。对于分类问题，我们建议使用 ada，经过微调后，它通常只会比功能更强大的模型稍微差一点，同时速度更快，成本更低。 如果您要对预先存在的数据集进行微调，而不是从头开始编写提示，请务必在可能的情况下手动检查您的数据是否存在令人反感或不准确的内容，或者如果数据集很大，请检查尽可能多的随机样本。以上是 prompt 和微调相关的参考资料，希望对你有所帮助。
