AI說書 - Prompt Engineering - 133 | 自動 Prompt 最佳化實踐

閱讀時間約 2 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。


實踐

在 Automated Prompt Optimization(APO)領域,不同的場景和使用者偏好需要不同的最佳化策略,了解這一點後,我們提出了三個主要選項來進行提示優化,以滿足一系列用戶互動的需求,先說明 Single-Step Optimization


對於那些尋求快速高效互動的人來說,Single-Step Optimization 是首選,用這個方法:

  • 用戶設定一個初始指令,例如“請優化我的提示並立即回應”
  • 人工智慧處理該指令,將最初的提示細化為最佳解釋,並根據此細化立即產生回應


Single-Step Optimization 的提示模板:請優化我提出的每個提示並直接繼續,請務必給我提供優化版本

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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。 應用 Automated Prompt Optimization (APO) 展示了跨多種場景的多功能
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。 動機 在快速發展的數位時代,人機互動的品質處於技術進步的最前沿,在這種動態中,自動提示優化 (Auto
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。 定義 自動 Prompt 最佳化是指導人工智慧模型自動將一般性、模糊性的使用者 Prompt 細化為更
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