AI說書 - Prompt Engineering - 18

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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。


基本層級的 Prompt ,通常稱為 Ad-Hoc Prompting ,構成了 Prompt Engineering 的基礎,大多數用戶正是從這裡開始進入人工智慧領域的,此等級涉及編寫簡單、直接的命令或查詢,並期望得到直接、字面的回應,這類似於我們學習新語言時採取的第一步,我們熟悉其基本結構和詞彙。


使用 Ad-Hoc Prompting 的使用者可能會要求人工智慧模型「將法語短語翻譯成英語」、「求解數學方程式」或「提供倫敦的最新天氣資訊」,這些 Prompt 是直接的、面向任務的,旨在引出特定的資訊或完成定義的任務,人工智慧在此階段產生的回應通常是直接的,反映了所提供提示的簡單性。


這個關卡的美妙之處在於它的用戶友好性,它不需要對人工智慧功能有深入的了解,因此,即使是人工智慧新手也能相對輕鬆地度過這個階段,然而,該級別的簡單性也限制了其功能。它往往缺乏細微差別和處理歧義的能力,因此無法充分發揮人工智慧的潛力。


Ad-Hoc Prompting 作為互動的初始點,讓使用者了解人工智慧的基本功能,它對人工智慧如何解釋人類語言、回應命令和回答查詢進行了介紹性探索,儘管這是一個不起眼的開始,但掌握臨時提示的藝術至關重要,它是邁向更高級人工智慧互動水平的墊腳石。


基本層面的 Prompt 是進入人工智慧溝通世界的切入點,它建立了一個基線,我們可以在此基礎上逐步發展與這些先進系統的互動,雖然簡單且用戶友好,但這個階段只是人工智慧的冰山一角,暗示著可以透過更複雜和精緻的 Prompt 技術來挖掘的深入功能。

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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。 繼AI說書 - 從0開始 - 39,我們陳述了 Transformer 的全貌,那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢,如下所示: 在原始
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
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