AI說書 - Prompt Engineering - 56

更新於 2024/07/23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。


回顧 AI說書 - Prompt Engineering - 55 中說:Universal Simulation Pattern (USP) 分為三個主要組成部分:Role Structure、Persona Structure 和 Scenario Structure,而我們已經在 AI說書 - Prompt Engineering - 55 中介紹了 Role Structure,以下繼續:

  • Persona Structure

背景:提供角色過去經驗和背景的洞察,引導人工智慧模型回應的深度和相關性

專業知識:定義角色的專業領域,確保人工智慧的反應是明智且權威的

溝通風格:捕捉角色獨特的溝通方式,包括語調和語言表現

個人特質:精確定位特質、態度與價值觀,引導人工智慧的互動與角色的氣質一致


  • Scenario Structure

角色識別:詳細說明場景中的所有相關角色,使人工智慧模型清晰地了解各種參與者及其功能

場景描述:對場景進行全面描述,讓AI模型掌握情境並做出恰當的反應

主題規範:突顯與場景密切相關的關鍵主題或話題,確保人工智慧模型的回饋保持相關性


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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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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 在第四章中,將會談論以下主題: 定義機器翻譯 人類轉導與翻譯 機器轉導和翻譯 評估機器翻譯 預處理 Workshop on Machine Translati
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