AI說書 - Prompt Engineering - 49

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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。


延續 AI說書 - Prompt Engineering - 47AI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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