AI說書 - Prompt Engineering - 53
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。
定義
Universal Simulation Pattern (USP) 是一種結構化方法，指導人工智慧模型模擬任何特定的角色、流程或想像的場景，從而提高回應的精確度、一致性和參與度
動機
USP 是一項突破性技術，旨在提高 ChatGPT 等 LLM 反應的精確度、一致性和參與度，透過借鑒「假裝成功」的心理學原理，USP 允許這些模型模擬大量場景，超越傳統角色來探索任何可以想像的概念。
USP 使 LLM 能夠採用特定的身份或背景，塑造他們的反應以適應特定的角色或場景，無論是軟體開發人員或財務顧問等專業人士，或是擴展人工智慧能力的富有想像力的場景，可能性都是廣闊的。
USP 的實際應用可以在論文「Expert Prompting: Instructing Large Language Models to be Distinguished Experts, Xu, Benfeng, et al. 2023」中找到，在這裡，作者闡明了一種方法 Expert Prompting，該方法透過精心設計 Prompt 來提高 LLM 的回答品質，這些 Prompt 引導模型效法各自領域的傑出專家，透過 In-Context Learning，系統自動產生專家身分的複雜描述，指導 LLM 在考慮專家背景的情況下回答。
USP 的誕生及其在 Expert Prompting 中的具體用途源於對提高 LLM 效能的追求，透過賦予模型不同的角色或背景，USP 不僅確保了 LLM 回答的準確性，還確保了相關性和一致性，這增強了人工智慧在不同用例中的效用。
此外，USP 還可以對 AI 的輸出進行精細控制，將其引導至預期方向，透過設定上下文，使用者可以調整人工智慧的回應以滿足特定標準，這使得 USP 成為一個強大的工具，可以挖掘 LLM 的潛力並擴大其能力範圍。
