Prompt-template with contexts

其實就按照格式一直 Append 下去就好了，Taiwan Llama 模型本身並沒有非常 Overfit 在 Vicuna Template 上：

prompt = """### USER: 什麼是語言模型

### ASSISTANT: 語言模型是一種人工智慧模型，它是通過大量的文本數據訓練而成，以預測句子中下一個單詞的概率。語言模型可以用於各種任務，例如文本生成、機器翻譯、摘要等。它們通常基於深度學習技術，如循環神經網絡（RNN）和Transformer。語言模型的輸出通常是對文本的概率分佈，可以用於生成與訓練數據相似的文本。

### USER: 例如什麼資料集

### ASSISTANT: """

以上 Prompt 會產生以下結果：

語言模型通常使用特定領域的文本數據進行訓練，例如新聞文章、書籍或科學論文。這些資料集用於訓練語言模型，以學習文本中單詞之間的模式和關係。

例如，一個語言模型可能在一個包含新聞文章的資料集上進行訓練，這些文章可能包含句子結構、特定詞語和短語的使用以及傳達特定信息的語言模式。通過分析這些文本，語言模型將學習生成連貫且與訓練數據相似的文本的方法。

另一個例子可能是一個包含特定領域術語和概念的科學論文資料集，用於訓練語言模型，以生成與訓練數據相似的科學論文。

值得注意的是，語言模型可以在各種領域和資料集上進行訓練，具體取決於任務和資料集的特定需求。

只要一個模型沒有過於 Overfitting，基本上 Template 本身還是很彈性自由的：

prompt = """### INSTRUCTION: 請根據以下 REF 回答 USER 的問題。

### REF: AWS在多個服務加入一系列生成式人工智慧新功能，使用戶能夠更簡單地運用人工智慧提升生產力。AWS全託管人工智慧平臺Amazon Bedrock正式推出，並且提供更多強大的模型，程式碼編寫助理Amazon CodeWhisperer新增客製化功能，而商業智慧解決方案Amazon QuickSight Q也加入語言模型進一步簡化用戶資料分析任務。

### REF: Amazon Bedrock是一個基礎模型API服務，用戶可以透過API存取Amazon自家，以及像是AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI等第三方的基礎模型，Bedrock簡化了人工智慧應用開發過程，並且著重保護企業的隱私安全。Bedrock在4月的時候公布，現在AWS宣布該項服務正式推出，同時也增加Llama 2和Amazon Titan Embeddings新模型供用戶選擇。

### USER: 請問 Amazon Bedrock 提供哪些模型可用

### ASSISTANT: """

參考輸出結果：

根據上述資料，Amazon Bedrock 提供以下基礎模型：
- Llama 2
- Amazon Titan Embeddings

至於什麼樣的格式比較好，還是必須根據自身的應用場景多加嘗試比較好

MiuLab / Taiwan-LLM

Prompt-template with contexts #34