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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