一种提示词模板处理方法、装置、平台及相关设备制造方法及图纸

本申请提供了一种提示词模板处理方法，获取多个提示词模板、数据集、梯度流程信息，该梯度流程信息用于指示多种评估算法中每种评估算法被选择的优先程度；根据梯度流程信息，从多种评估算法中筛选出与数据集相匹配的第一评估算法，该第一评估算法的优先程度高于与数据集相匹配的其它评估算法的优先程度；根据第一评估算法以及数据集，对多个提示词模板进行评估，并以此确定评估结果最优的第一提示词模板。如此，可以自动筛选出第一评估算法来评估多个提示词模板的质量，无需用户人工选择评估算法，这可以有效降低对于用户的技术门槛的要求，也能提高确定优质的提示词模板的准确性。此外，本申请还提供了对应的处理装置、平台及相关设备。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种提示词模板处理方法、装置、平台及相关设备。

技术介绍

1、提示词模板，是指包括变量以及固定文本内容的模板文本，通过输入该变量的具体取值，能够动态创建提示词。其中，提示词为一段(或者一句)完整的文本内容，可以用于作为大型语言模型(large language model，llm)等模型的输入，从而模型能够该提示词输出相应的推理结果。实际应用时，通过调整提示词模板中的变量值，可以动态生成多条不同的提示词。

2、在不调整模型能力的前提下，调优提示词是获得模型优质输出的有效方式。比如，在智能应答场景中，通过优化问题说明(即优化提示词)能够使得模型输出更加优质的应答(即模型的输出)。而优质的提示词，可以通过设计优质的提示词模板得到。其中，优质的提示词模板，是指针对不同组的变量输入，基于提示词模板所生成的提示词在被输入至模型后，能够得到优质的模型输出，也即提示词模板的通用性较高。

3、目前，可以利用人工选择的评估算法，对提示词模板进行自动评估的方式，从用户(如业务人员)设计的多个提示词模板中筛选出较为优质的提示词本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提示词模板处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述梯度流程信息包括多个梯度，每个梯度包括至少一种评估算法的标识，属于不同梯度的评估算法的优先程度存在差异；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述梯度流程信息为树状图，所述树状图包括多个节点以及多条有向边，所述多个节点中的每个节点用于指示一种评估算法，所述多条有向边中的每条有向边用于指示不同评估算法之间的优先程度关系。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多个梯度包括第一梯度与第二梯度，属于所述第一梯度的评估算法的优先程度高于属于所...

【技术特征摘要】

1.一种提示词模板处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述梯度流程信息包括多个梯度，每个梯度包括至少一种评估算法的标识，属于不同梯度的评估算法的优先程度存在差异；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述梯度流程信息为树状图，所述树状图包括多个节点以及多条有向边，所述多个节点中的每个节点用于指示一种评估算法，所述多条有向边中的每条有向边用于指示不同评估算法之间的优先程度关系。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多个梯度包括第一梯度与第二梯度，属于所述第一梯度的评估算法的优先程度高于属于所述第二梯度的评估算法的优先程度；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据集包括多组变量值，所述方法还包括：

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述梯度流程信息，从所述多种评估算法中筛选出与所述数据集相匹配的第一评估算法，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种处理装置，其特征在于，所述处理装置包括：

11.根据权利要求10所述的处理装置，其特征在于，所述梯度流程信息包括多个梯度，每个梯度包括至少一种评估算法的标识，属于不同梯度的评估算法的优先...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟梁，高同，赵亦婷，李秋虹，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：