AI說書 - Prompt Engineering - 67 | 多角色 Prompt
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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。
Universal Simulation Pattern (USP) 是一種強大的技術，可顯著提高大型語言模型 (LLM) 的效能，透過模擬指定的 Role、Persona 和 Scenario，這些人工智慧模型可以提供更客製化和一致的回應，從而提高使用者互動和任務效率，隨著我們不斷探索人工智慧的功能，Prompt Engineering 中的 USP 脫穎而出，成為充分利用這些強大模型潛力的寶貴技術。
USP 已有效地應用於 LLM 的各種應用，在醫療保健領域，當人工智慧模型被指示扮演醫療助理的角色時，它表現出更高的準確性和同理心，同時，當擔任財務顧問時，相同的人工智慧模型提供了更詳細和準確的財務建議。
在 2023 年發表的文章中，Lance Eliot 深入研究了生成式 AI Prompt Engineering 的創新技術：同時使用多個角色或智能體，這種方法旨在將不同的觀點整合到人工智慧會議中，從而增強其解決問題的能力，雖然傳統的人工智慧模型可能被指示採用單一角色，例如醫生或星際大戰中的尤達等虛構人物，但多重角色方法擴大了這一範圍，其目的類似於召集專家小組，每個專家就共同問題提出自己的專業觀點。
當與傳統的單一角色方法並列時，多重角色方法有望提供更豐富、更多樣化的見解，正如多專家小組可能比單獨專家提供更全面的理解一樣，多角色 Prompt 也有可能挖掘更廣泛的知識和觀點，然而，其功效取決於某些變數：所選的具體角色、它們的協同作用或競爭，以及所解決問題的性質。
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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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