AI說書 - Prompt Engineering - 49
更新於 2024/07/17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 - 47 與 AI說書 - Prompt Engineering - 48 提到：「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」，接著繼續：
- 歷史互動：利用過去的對話來豐富當下的互動
記憶回憶：使用過去的互動將當前的查詢置於上下文中
偏好預測：透過識別問題中反覆出現的主題來預測使用者需求
- 回饋整合：將使用者回饋視為迭代人工智慧改進的關鍵
回應評級：在互動後收集用戶見解，例如“此資訊有幫助嗎？”
迭代學習：根據反復出現的反饋趨勢改進未來的交互
- 創造力程度：衡量堅持事實數據和冒險進入想像領域之間的平衡
遵守事實：嚴格忠於經過驗證的訊息，尤其是在學術或科學背景下
創作自由：針對「製作短篇奇幻故事」之類的要求發揮想像力
採用結構化方法進行人工智慧交互，雖然前景廣闊且高效，但也帶來了一系列獨特的挑戰：
- 新手的學習曲線和複雜性：在人工智慧的複雜領域中闖蕩通常會為新手帶來陡峭的學習曲線，製作結構化 Prompt 所涉及的特殊性和細微差別可能特別具有挑戰性，對於人工智慧新手來說，這項任務似乎類似於掌握一門具有獨特語法和語義的新語言，此外，在 Prompt 的詳細精確性和簡單性之間取得微妙的平衡也面臨額外的挑戰，這種張力要求初學者在方法上既要一絲不苟，又要保持整體的清晰度，這是說起來容易做起來難的事情
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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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