AI說書 - Prompt Engineering - 24
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 Engineer 的工具箱封裝了所有上述元素 - 函式庫、工具、規格和設計模版，這些元素中的每一個都與其他元素協同作用，確保 Prompt Engineer 擁有全面的工具庫來製作有效的 Prompt，隨著這門學科的發展，這個工具箱無疑將蓬勃發展，整合新的創新和實踐，以進一步完善 Prompt Engineering 的工藝。
設計模板這件事堅定地紮根於軟體工程世界，為特定環境中的常見挑戰提供通用的解決方案，這個經過驗證的原則，在傳統軟體設計中享有盛譽，但在新興的對話式人工智慧領域，尤其是在 Prompt Engineering 領域，也應比照辦理。
GPT-3 和 GPT-4 等模型是對話式 AI 複雜度的縮影，這些系統誕生於海量資料集，並由神經網路的交織形成，雖然具有革命性，但也有其自身的複雜性，輸入 Prompt 的輕微變化可以大大改變其輸出，突顯其操作的難度。
如此複雜的機制需要深入探索模型對不同 Prompt 的反應、情境理解、反應生成等，這種探索具體化為 Prompt Engineering 的藝術和科學：精心製作和微調 Prompt，以精確地利用人工智慧的潛力。
隨著 Prompt Engineering 的蓬勃發展，其固有模式也不斷發展 - 解決常見挑戰的可重複策略，這些智慧的寶石經過反覆試驗的磨練，成為不可或缺的資產，它們可以被分類、散播和應用，加速創新，同時防止失誤。
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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本文係由國泰世華銀行邀稿。
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