AI說書 - Prompt Engineering - 150 | 自動輸出細化實踐
更新於 2024/12/06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
回饋是衡量和完善內容品質的關鍵，促進這一點的更複雜的方法之一是引入評分系統，結構化評分系統可以提供對生成內容的品質和相關性的定量洞察，透過以預先定義的標準對輸出進行評級，人工智慧模型可以確定優秀領域和需要改進的領域，這種數字表示可以用於多種目的：
- 分級評估：使用連貫性、相關性或創造力等不同的標準，可以對內容的每個面向進行分級，這種精細的方法有助於識別特定領域的優勢和劣勢
- 進度追蹤：隨著迭代改進的發生，追蹤週期內的分數變化提供了改進或回歸的可量化衡量標準
- 設定基準：建立可接受品質的閾值分數可以是動態停止條件，如果內容達到或超過這個基準，就可以認為已經準備好了，從而避免不必要的迭代
- 使用者回饋整合：當最終使用者參與時，他們可以使用評分系統進行評估，提供外部視角來補充模型的自我評估
- 確定最佳化的優先順序：分數可以指導模型優先考慮哪些領域，例如，對於在迭代中始終獲得較低分數的內容，可以指定進行更深入的細化
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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內容目錄：
1.一站式開戶：以國泰世華 CUBE App 為例
這是張老師的第三本書，我想前二本應該也有很多朋友們都有讀過，我想絕對是受益良多，而這次在書名上就直接點出，著重在從投資的角度來切入
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 64 | 引導式對話，以下繼續 Promp
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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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繼 AI說書 - Prompt Engineering - 45 使用 RTAO 建立 Prompt T
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繼 AI說書 - Prompt Engineering - 40 到 AI說書 - Prompt Eng
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將 AI說書 - Prompt Engineering - 43 的 Prompt 匯入 ChatGPT
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TOCD 範本體現了簡單性和有效性，此範本以四個基本元素 ( Task、Output、Context
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 32 ，我們繼續講 Prompt Temp
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針對Generative AI、Foundation Model、Large Language Mode
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ChatGPT縱然成功，但是仍有一些任務處理得不好，例如：
需要邏輯推論的任務
多步驟的任務
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針對Generative AI、Foundation Model、Large Language Mode
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ChatGPT縱然成功，但是仍有一些任務處理得不好，例如：
需要邏輯推論的任務
多步驟的任務