AI說書 - Prompt Engineering - 81 | N-Shot Prompting 挑戰
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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。
正如各種範例所示，N-Shot Prompting 展示了其在引導 AI 模型實現所需輸出方面的熟練程度，雖然它提供了一個有前途的途徑，特別是對於更細緻的任務，但該領域內正在演變一些挑戰和趨勢：
- 策劃有效的提示：N-Shot Prompting 面臨的最大挑戰之一是策劃「正確」的範例，模型的響應可能會受到其提供的範例的顯著影響，在過於空泛和過於具體的提示之間取得平衡至關重要
- 模型對提示的過度擬合：嚴重依賴 N-Shot Prompting 的風險是模型可能對給定的範例過度擬合，這可能會導致模型給出針對示例進行狹隘定制的輸出，而不是基於更廣泛的訓練進行概括
- 計算開銷：使用 N-Shot Prompting 意味著每個查詢都會將更多資料輸入到模型中，這可能會導致計算成本增加和回應時間變慢，尤其是在提示較多的情況下
- 複雜任務中的歧義性：對於極其微妙的任務，即使多個提示也可能不足以消除歧義性，從而導致模型輸出可能不完整或不準確
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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。
Definition
N-Shot Prompting 是一種使用可變數量的範例來引導 AI 模型的技
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。
如果您對自動模擬中的細節不滿意，您可以使用一系列引導 Prompt 將對話引導至您喜歡的方式，以下範例示
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 47 提到：「Prompt Templat
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有效地使用 Prompt 範本需要採取一些策略方法來確保 AI 輸出的清晰度和相關性，以下介紹如何實作
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 32 ，我們繼續講 Prompt Temp
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