AI說書 - Prompt Engineering - 142 | 自動 Prompt 最佳化討論

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。

雖然 ChatGPT 和 Google Bard 等模型對整個領域產生了重大影響，但它們在提示生成方面的熟練程度卻非常突出，ChatGPT 憑藉其精緻的架構和訓練範例，展現出解釋和產生與使用者意圖產生共鳴的提示的固有能力，另一方面，Google Bard 將大量數據知識與先進演算法相結合，將其定位為生成上下文和細緻提示的強大工具，它們共同體現了當前人工智慧驅動的提示生成功能的頂峰。

革命性的自動化解決方案和探索包括：

• 基於強化學習的最佳化：這種方法依賴獎勵系統，使人工智慧模型能夠制定最佳提示，然而，它的有效性取決於嚴格定義的獎勵函數
• 基於遺傳演算法的最佳化：模擬自然選擇過程，它透過以適應度為中心的鏡頭概念化和演化提示，儘管它可能需要大量資源
• 貝葉斯最佳化：這裡利用高斯過程對函數進行建模，旨在突出和評估最有希望的提示
• 神經架構搜尋：這種策略以機器學習為基礎，將提示設計作為神經網路架構的一個方面
• 基於遷移學習的最佳化：透過部署預先訓練的模型作為基礎，它會產生針對手頭任務進行微調的初始提示

然而，對整體自動化的追求並非沒有挑戰，現今的人工智慧模型需要應對複雜的任務網路，而少量學習場景固有的不可預測性可能會危及準確性，因此，自動化系統的成功取決於細緻的校準和調整。