AI說書 - Prompt Engineering - 17

閱讀時間約 1 分鐘

我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


Prompt Engineering 是塑造我們與人工智慧系統互動方式的關鍵實踐,本質上,它是製定請求或命令的方法,指導人工智慧執行特定任務或產生所需的結果,當我們開始這項探索時,我們將 Prompt Engineering 分為三個不同的階段:基礎、進階和專家。


Prompt Engineering 是我們與人工智慧進行數位對話的關鍵,透過精心設計的命令或查詢,我們指導和引導人工智慧功能,我們 Prompt 的有效性與人工智慧回應的深度和準確性直接相關。


Prompt Engineering 的每個階段都代表著獨特的深度和複雜性,在基礎級別,使用者使用簡單的命令,進入進階層度,則策略方法為優先,然而,大師級將 Prompt 解釋為一種先進的語言演算法,強調了溝通複雜性的演變。


只有對 Prompt Engineering 有細緻的了解,才能充分發揮人工智慧的真正潛力,當我們穿越每個階段時,我們將闡明它們的獨特特徵、優勢和固有的挑戰,透過這樣做,我們踏上了探索如何透過 Prompt Engineering 引導人工智慧產生我們想要的輸出的旅程。

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作,抑或是 'Token-to-Token' 操作,白話來講就是:「對於句子中
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 首先先展示 Transformer 的架構圖: 可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件,因為 Recurrence 已被摒棄。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 既然要談論 Transformer 的 Attention 機制,我們必須要談論以下主題: Transformer 架構 自注意力機制 編碼與解碼 Embedd
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Prompt Engineering 是一門藝術和科學,它精心設計有效的提示,以從人工智慧模型中誘發所需
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