DeepSeek｜prompt和completion有什么作用？

在使用 DeepSeek 模型，或者进行微调时，prompt 和 completion 起着关键作用，它们共同帮助模型学习特定的任务和模式。以下是它们各自的作用：

prompt 的作用

• 任务定义：

  • prompt 用于向模型明确指定要执行的任务。例如，在文本生成任务中，如果 prompt 是 “写一篇关于人工智能发展趋势的文章”，那么模型就知道需要生成一篇与人工智能发展趋势相关的文章。通过不同的 prompt，可以引导模型完成各种不同类型的任务，如问答、文本摘要、对话等。

• 输入引导：

  • 它为模型提供了生成输出所需的上下文信息。在一些任务中，prompt 可以包含一些必要的背景知识或条件。比如在一个翻译任务中，prompt 可以是 “将以下中文句子翻译成英文：我爱自然语言处理”，这里的中文句子就是模型进行翻译操作的输入内容。

• 约束输出范围：

  • 合理设计的 prompt 能够约束模型输出的范围和方向，使生成的内容更符合预期。例如，在生成诗歌时，可以在 prompt 中指定诗歌的体裁（如五言绝句、七言律诗）、主题（如春天、爱情）等，这样模型生成的诗歌就会在这些指定的范围内。

completion 的作用

• 提供正确示例：

  • completion 是针对 prompt 给出的正确答案或期望输出。在微调过程中，模型通过学习 prompt 和对应的 completion 之间的映射关系，来掌握如何根据输入生成合适的输出。例如，对于 prompt “1 + 1 等于多少”，completion 可以是 “2”，模型通过大量这样的示例学习到如何进行简单的数学运算。

• 塑造模型行为：

  • 通过大量不同的 prompt - completion 对，模型可以学习到不同任务的处理方式和语言模式。例如，在对话任务中，不同的对话场景和对应的回复作为 prompt - completion 对输入到模型中，模型可以学习到如何在不同的对话情境下做出合适的回应，从而塑造出符合人类期望的对话行为。

• 评估和优化：

  • 在微调过程中，completion 可以作为评估模型性能的参考标准。通过比较模型生成的输出和实际的 completion，可以计算各种评估指标（如准确率、损失值等），从而了解模型的学习效果，并根据评估结果对模型进行优化和调整。

如何基于DeepSeek大模型进行微调？