AI說書 - Prompt Engineering - 37
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。
有效地使用 Prompt 範本需要採取一些策略方法來確保 AI 輸出的清晰度和相關性，以下介紹如何實作 TOCD Prompt 模板 (TOCD 見 AI說書 - Prompt Engineering - 34)：
骨架：
Act as a [Role] with [Behavior Signal], performs [Task]. Ensure [Structure]. Remember, [Specificities/Constraints] and [Data]
扮演一個 [角色] 且具備 [特徵]，施行 [任務]，確保 [格式]，記得，[規格/限制] 以及 [資料]
舉例：
- Role：將人工智慧的角色定義為“作者”或“營養師”
- Behavior Singal：突出關鍵特徵，例如“暢銷”、“精通飲食”或“遊遍世界”
- Task：陳述目標，例如“列出”、“描述”或“推薦”
- Structure：說明格式需求，例如“每日”、“逐步”或“按重要性”
- Specificities/Constraints：注意相關限制，例如“堅果過敏”、“年輕觀眾”或“預算有限”
- Data：指定提供的數據或背景，例如“去年的數據”、“全球趨勢”或“最新技術進展”
指引：
- Role：定義 AI 應該扮演的角色，無論是廣泛的“分析師”還是小眾的“兒童書籍作者”
- Behavior Singal：透過賦予鮮明的特徵來增加角色的深度。這會影響人工智慧的語氣或風格
- Task：為 AI 提供明確的指令，確保其保持在正軌上
- Structure：定義回應所需的格式或順序
- Specificities/Constraints：指定任何特殊要求或限制來指導 AI
- Data：整合相關數據或上下文線索以提高 AI 的輸出準確性
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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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在生成式AI的領域中，變化實在是非常地迅速，今天表現不佳的ChatGPT，明天可能問題就可以解決。
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本文介紹了大型語言模型（LLM）中Prompt的原理及實踐，並提供了撰寫Prompt的基本框架邏輯PREP，以及加強Prompt撰寫的幾個方向：加強說明背景、角色描述和呈現風格，加強背景說明，角色描述，呈現風格以及目標受眾（TA）。同時推薦了幾個Prompt相關的參考網站。最後解答了一些快問快答。
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這是一篇關於如何透過教育ChatGPT來做營銷的文章，包含了指令和課程內容的相關信息。
在閱讀研究文獻時，我們需要整理研究先進們在類似主題中的發展方式與流程。本文介紹了使用ChatGPT協助快速理解文章的方法，特別強調了Prompt的使用。希望與讀者分享Prompt的創意並歡迎各領域研究者合作交流討論。
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