AI說書 - Prompt Engineering - 89 | Prompt Contextualization 施行

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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。


我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 88 | Prompt Contextualization 施行 中,提及了一些 Prompt Contextualization 施行方法,以下為一些提示:

  • 混合搭配:不要害怕組合框架。例如,同時使用 “5Ws” 和 “布魯姆分類法” 來進行全面而深入的提示
  • 優先考慮清晰度:雖然很容易包含很多上下文,但始終優先考慮清晰度以避免模型混亂
  • 回饋循環:使用輸出來完善 Prompt,如果模型始終誤解特定的措辭,請嘗試另一種方法


「5W」、「布魯姆分類法」和「修辭三角」等框架提供了改進 Prompt Engineering 的結構化方法,透過理解和利用這些,人們可以製作清晰、全面且量身定制的 Prompt,以充分利用高階語言模型。

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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。 讓我們更深入研究特別受益於 Prompt Contextualization 的情況: 減少歧義 沒
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