AI說書 - Prompt Engineering - 33

更新於 2024/06/28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。


延續 AI說書 - Prompt Engineering - 32 ,我們繼續講 Prompt Template Pattern 在不同領域轉化為實質的效益:

  • 高效儲存和重複使用:在雲端服務和大規模人工智慧部署等領域,資源往往非常寶貴,能夠儲存並快速調用 Prompt,這是非常寶貴的, PTP 強調可重複使用模塊,這意味著開發人員可以在不同的應用程式中利用相同的 Prompt,確保在電子商務等需要快速回應時間的行業中實現更快的部署
  • 動態靈活性:PTP 的多功能性在自適應平台中大放異彩,例如,在數位行銷或自適應電子學習等領域,需求可能會迅速變化, PTP 允許快速定制,確保內容保持相關性
  • 運行時客製化:互動式平台,例如線上遊戲、虛擬實境模擬,甚至某些聊天機器人應用程序,都需要即時適應性。借助 PTP,隨著事件的展開或用戶互動的發展,模塊可以立即替換,確保 AI 回應及時且適合上下文
  • 受控的內容方向:在兒童線上安全、內容審核甚至法律文件等敏感領域,出錯的空間很小,在這裡,人工智慧產生的內容必須保持在明確定義的範圍內,PTP 允許開發人員設定這些界限,確保內容不僅準確且適當

透過利用 PTP 的功能。產業和部門可以提高人工智慧互動的精確度、相關性和效率,在競爭日益激烈的數位環境中佔有一席之地。


Structure :

PTP 是 Prompt Engineering 領域的強大工具,其優勢很大程度上源自於其底層結構, PTP 被提煉為三個核心模板,提供了一系列特異性,以適應當前人工智慧任務的廣度,每個模板都經過精心構建,具有獨特的排列,以確保人工智慧系統得到良好引導,使其結果具有相關性和精確性

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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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