AI說書 - Prompt Engineering - 13
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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。
Prompt Engineering 跨越了一個範圍：它涉及人工智慧科學家和工程師掌握的複雜技術；另一方面，它滿足日常人工智慧用戶的實際需求和應用，旨在實現特定目標。
Prompt Engineering 定義的演變和分歧導致了人工智慧社群的嚴重混亂。許多人在傳統定義所強調的技術細節和現代定義所強調的實用性之間左右為難。這種二分法常常會導致：
- 教育挑戰：那些渴望深入該領域的人可能會對採用哪種方法感到困惑 - 他們應該深入研究技術方面還是專注於為不同的應用程式製作有效的Prompt？
- 職業困境：組織和雇主面臨界定所需角色的挑戰 - 他們是否需要了解LLM複雜機制的專家，或者他們是否尋求能夠在現實場景中利用LLM的熟練從業者 ?
- 激烈的爭論：在學術界和專業界，關於哪個定義真正概括了 Prompt Engineering 的本質的爭論非常激烈，純粹主義者認為理解核心機制至關重要，而實用主義者認為有效運用才是未來。
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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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今天又發現ChatGPT的一些缺點，
使用時需要很準確的提供你想要表達的文字(我覺得還蠻重要的)
又或者拿一些範例給它看，
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因為今天我發現有一篇文章和之前寫過的完全一樣了，
所以又要再請ChatGPT生成30則勵志英文短文，
結果之前發問的問題已經消失了，
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生成式AI的課程，我大概已經上過1,000人次以上，最近更花費重金，在台大霖澤館舉辦一場百人AIBOT設計課程，並在將近10位的助教協助下，完成課程的設定目標。
在生成式AI的領域中，變化實在是非常地迅速，今天表現不佳的ChatGPT，明天可能問題就可以解決。
過去還有想辦
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這是一篇跟 chatGPT 合作的廢文。文章從標題到內文都由 chatGPT撰寫由我下點評，模擬我 與 chatGPT 老師對談，做一場思辨實驗。
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