首页 > 其他分享 >大语言模型提示技巧(六)-文本转换

大语言模型提示技巧(六)-文本转换

时间:2025-01-07 12:55:46浏览次数:1  
标签:翻译 技巧 模型 语气 文本 邮件 语言

大语言模型是基于自然语言的人工智能,所以它在语言上的表现相当出色,使用大语言模型进行可以进行诸如翻译、语气转换、润色、语言评价、扩写、润色等语言处理,对于日常文字工作,它是一名合格甚至优秀的私人秘书。
(一)翻译
在不同语言之间进行翻译是众多大语言模型都支持的特性,相对于翻译软件而言,语言模型的翻译往往更加出色,并且它可以根据指定的场景翻译出更地道的语言。
请将以下由双引号包含的文本翻译成中文,分别展示成正式与非正式两种语气: "Would you like to order a pillow?"

上述示例中是将英文翻译成中文,我们可以很容易感受到中文翻译结果的正式与非正式语气。其他语言之间的翻译亦是如此。
中英互译是我们最常见的需求,以下示例则演示了由中文翻译为英文的情况。
请将以下由双引号包含的文本翻译成英文,分别使用口语与书面语两种形式。
"我希望你能出席我的生日聚会。"

(二)语气风格调整
在现实世界中,同一件事情在不同场景下,我们沟通时的语气与风格会有很大的不同,大语言模型可以帮助我们在这些不同语气风格之间进行转换。例如我们可以让大语言模型根据口语化的交流内容生成一封正式的商务邮件。
请将以下双引号包含的文本改写成正式的商务邮件。
“李总,上周你说的培训需求具体要求是什么来着?”


在实际应用中,我们也可以将语气风格调整和翻译一并使用,例如上例中我们可以要求邮件使用英文。
请将以下双引号包含的文本改写成正式的商务邮件,由于李总所在公司的工作语言是英语,邮件要求使用英语完成并遵循英语邮件的习惯与格式。
“李总,上周你说的培训需求具体要求是什么来着?”

(三)错别字及语法纠正
日常写作时,由于文字水平的欠缺或者大意,我们写出的文字或多或少都有一些错别字或者语法问题,大语言模型可以帮助我们纠正这类小问题。
请校对并更正以下由引号包含文本。
“春节临进,加强节日安全意识,大力普及安全教育,切实做到防范于未然”


英语改错题是英语考试试卷的重要组成部分,以下示例使用2022年高考英语全国乙卷的改错题来验证大语言模型的语言功底(在这个示例中,文新一言的结果不尽如人意,故而换用讯飞星火进行测试)。
请校对并更正以下由三个反引号包含文本。
```
We all know that cycling is a greatly exercise. A doctor tells me people who lives the longest are dancers and cyclists. Maybe it is because the combination of fresh air, smooth movement and exercise.
Whether you ride a bicycle, you don't use petrol. So they are not producing carbon dioxide and not cause air pollution. Just see how cars have been taken over our cities. They often run at high speeds, what may put our lives in danger. And there were traffic jams, too. Our cities will be better places if we replace cars with bicycle.
```


上述截图中,用方框标记了与参考答案对比的结果,绿色是与参考答案一致的地方,红色是参考答案有而大语言模型未识别出的地方,蓝色是大语言模型进行了修改而参考答案认为没有问题的地方。总体而言,得分率很不错,比起我高考时不知强了多少倍。
大语言模型的语言相关能力还有很多,比如对文章进行润色、归纳总结主题等,在实际应用中可以尝试让模型完成任务,并根据模型反馈的结果迭代调整,最终取得满意的结果。

标签:翻译,技巧,模型,语气,文本,邮件,语言
From: https://www.cnblogs.com/gtyan/p/18657421

相关文章

  • 解耦Java应用程序的方法和技巧
    解耦Java应用程序是一项重要的设计原则是减少组件之间的依赖关系,使系统更加模块化、灵活和可维护。通过分离,您可以更轻松地更改、扩展或测试应用程序的各个部分,而不会影响其他部分。分离Java应用程序需要应用减少组件之间直接依赖关系的设计模式和原则。使用接口、依赖......
  • 用通俗易懂的方式讲解:大模型面试八股含答案
    今天终于整理好了LLM相关的全流程八股题,共计3w字,有点累的吐血,希望对大家的面试有所帮助基础知识1.transformer八股文这一部分给出之前文章已详细解答了,在你十分清楚transformer结构后,可以加强这些题目来强化对于transformer的理解。当然如果你是一知半解,也可以读来做......
  • 增强回归模型的可解释性:基于MCMC的混合建模与特征选择方法研究
    特征选择是一个识别数据集中最具相关性变量的过程,其主要目标是提升模型性能并降低系统复杂度。传统特征选择方法存在一定局限性。变量之间往往存在相互依存关系,移除某一变量可能会削弱其他变量的预测能力。这种方法容易忽视某些变量只有在与其他变量组合时才能提供有效信息的情况......
  • 扩散模型和稳定扩散简介
    介绍2022年,在科罗拉多州博览会艺术大赛上,一件开创性的作品打破了艺术创作的传统界限。杰森·M·艾伦的杰作《空间歌剧剧院》赢得了一等奖,打破了传统。它不是通过传统方式,而是使用扩散模型来生成图像。通过将文本提示变成超现实的图像,艾伦的创作不仅吸引了观众和评委,还引发了艺术......
  • 【书籍连载】《软件测试架构实践与精准测试》| 有关软件测试模型的调查结果
    各位软件领域的精英们,今天小编邀请你继续深入学习《软件测试架构实践与精准测试》。   《软件测试架构实践与精准测试》是作者李龙(安畅检测首席技术专家)基于软件测试“川模型”的著作。本书结合作者首次提出的软件测试新的模型“川模型”测试架构,并与精准测试理念相结......
  • 使用LangChain集成ChatLlamaAPI进行文本情感分析
    近年来,随着大语言模型(LLM)的兴起,文本情感分析的应用场景越来越丰富。在本篇文章中,我们将探讨如何使用LangChain集成ChatLlamaAPI,一个支持函数调用的托管版本Llama2,来实现文本情感分析。我们将通过具体的代码示例来进行演示,帮助开发者快速上手。技术背景介绍LangChain是用......
  • 5个代码技巧,加速你的Python!
    Python作为一种功能强大的编程语言,因其简单易学而受到很多初学者的青睐。它的应用领域又非常广泛:科学计算、游戏开发、爬虫、人工智能、自动化办公、Web应用开发等等。而在数据科学领域中,Python是使用最广泛的编程语言,并且其受欢迎程度持续增长。如果也经常需要用Python处理......
  • 掌握CRM系统选择技巧:一文带你精通企业CRM系统选购
    选择合适的CRM系统确实是一个需要深思熟虑的过程。以下是一些关键步骤和建议,可以帮助您找到最适合您企业的CRM系统:1、明确需求首先您需要明确企业对CRM系统的具体需求。例如,您是会更重视销售预测、客户服务、营销自动化还是数据分析能力。同时,肯定还要考虑团队规模和预算范围......
  • OSI 7层模型
    OSI7层模型物理层(PhysicalLayer)定义与功能物理层是OSI模型的最底层,主要负责处理物理介质上的信号传输。它定义了设备之间的物理连接方式,包括电缆类型(如双绞线、同轴电缆、光纤)、连接器的规格、信号的传输速率、电压电平等物理特性。其主要功能是将数据链路层的帧转换......
  • 虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型(simulink仿真实现)
    ......