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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