AI說書 - Prompt Engineering - 47

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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 Template 是在眾多應用程式中塑造人工智慧產生回應的結構基礎,它們代表了Prompt Engineering 的一條令人興奮的途徑,提供了一種利用模板功能的機制,同時保留一定程度的可預測性和結構。


這些模板的主要優點是能夠確保有針對性和連貫性的輸出,如果使用正確,它們允許使用者提取特定資訊、產生結構化內容,甚至將複雜資料轉換為易於理解的報告,整體原則很簡單:指令的清晰性帶來輸出的精確性,因此,Prompt Template 的功效與使用者指定清晰且全面的指令的能力密不可分。


需要注意的是,Prompt Template Pattern 並不是一刀切的解決方案,根據任務和所使用的特定人工智慧模型,某些元素可能是多餘的,在某些情況下,上下文可以本質上被理解,從而使其明確提及變得多餘。


Prompt Template Pattern 為人工智慧與人類的互動提供了一個基礎框架,但它並沒有捕捉到可以提升這些參與度的全部元素和細微差別,為了真正優化和豐富人工智慧驅動的交互,我們需要更深入地研究並考慮其他元素和屬性,以下是一些值得注意的注意事項:


  • 任務屬性:決定使用者請求的性質和緊急程度

難度等級:區分基本問題,例如 “今天日期” 和複雜的問題,例如 “解釋量子糾纏”

優先度:辨識時間敏感的任務,相應調整反應速度和深度

  • 輸出規格:指導人工智慧回應的格式和深度

長度:使用者是否尋求簡短的答案或全面的解釋

詳細程度:定製粒度,從粗略概述到深入剖析

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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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