AI說書 - Prompt Engineering - 22

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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。


Prompt Engineering 作為一門新興學科,與已建立的軟體工程領域有著驚人的相似之處,這種並行性在支撐這兩個領域的基礎組件中很明顯,以下是對這種相似性的更深入的探索:

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在軟體工程中,函式庫是不可或缺的,它們是預先編碼解決方案的寶庫,使工程師能夠利用現有的工作,而不是從頭開始,這些函式庫的範圍可以從通用函式庫(如 Python 標準函式庫)到專用函式庫(如用於深度學習的 TensorFlow)。


同樣,在 Prompt Engineering 領域,我們應用了 Prompt Library 的概念,這些存儲庫充滿了針對特定任務或輸出定制的精選 Prompt,就像軟體工程師可以匯入函數表單庫一樣,Prompt Engineer 可以從此類庫中檢索 Prompt ,從而確保效率和可靠性。

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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。 專家級 Prompt Engineering 標誌著人工智慧通訊方式的轉變,在這個階段中,提示不只是問題
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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。 我們在AI說書 - 從0開始 - 42中,見識了 Tokenizer 做的事情了,以下來羅列幾個要點: 它將原始文字轉成小寫 有可能將原始文字再進行切割 通常 T
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。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
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