AI說書 - Prompt Engineering - 17

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 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。


Prompt Engineering 是塑造我們與人工智慧系統互動方式的關鍵實踐,本質上,它是製定請求或命令的方法,指導人工智慧執行特定任務或產生所需的結果,當我們開始這項探索時,我們將 Prompt Engineering 分為三個不同的階段:基礎、進階和專家。


Prompt Engineering 是我們與人工智慧進行數位對話的關鍵,透過精心設計的命令或查詢,我們指導和引導人工智慧功能,我們 Prompt 的有效性與人工智慧回應的深度和準確性直接相關。


Prompt Engineering 的每個階段都代表著獨特的深度和複雜性,在基礎級別,使用者使用簡單的命令,進入進階層度,則策略方法為優先,然而,大師級將 Prompt 解釋為一種先進的語言演算法,強調了溝通複雜性的演變。


只有對 Prompt Engineering 有細緻的了解,才能充分發揮人工智慧的真正潛力,當我們穿越每個階段時,我們將闡明它們的獨特特徵、優勢和固有的挑戰,透過這樣做,我們踏上了探索如何透過 Prompt Engineering 引導人工智慧產生我們想要的輸出的旅程。

avatar-img
177會員
468內容數
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。
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
Learn AI 不 BI 的其他內容
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 繼AI說書 - 從0開始 - 39,我們陳述了 Transformer 的全貌,那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢,如下所示: 在原始
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作,抑或是 'Token-to-Token' 操作,白話來講就是:「對於句子中
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 首先先展示 Transformer 的架構圖: 可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件,因為 Recurrence 已被摒棄。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 既然要談論 Transformer 的 Attention 機制,我們必須要談論以下主題: Transformer 架構 自注意力機制 編碼與解碼 Embedd
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 是一門藝術和科學,它精心設計有效的提示,以從人工智慧模型中誘發所需
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 是一門藝術和科學,它精心設計有效的提示,以從人工智慧模型中誘發所需
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 繼AI說書 - 從0開始 - 39,我們陳述了 Transformer 的全貌,那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢,如下所示: 在原始
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作,抑或是 'Token-to-Token' 操作,白話來講就是:「對於句子中
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 首先先展示 Transformer 的架構圖: 可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件,因為 Recurrence 已被摒棄。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,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。 既然要談論 Transformer 的 Attention 機制,我們必須要談論以下主題: Transformer 架構 自注意力機制 編碼與解碼 Embedd
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 是一門藝術和科學,它精心設計有效的提示,以從人工智慧模型中誘發所需
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 是一門藝術和科學,它精心設計有效的提示,以從人工智慧模型中誘發所需
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
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, 它就能更準確的回答問題, 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, 又
Thumbnail
我是一位提示工程師 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
背後的機制是: 人類用戶:設定目標 AI Agent:定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks),執行任務 (Task Execution),評估 (Evaluation) 而這途中,AI Agent可以使用大語言模型,可以使用網路,可以使用其他工具。
Thumbnail
為了充分發揮AI的潛力,我們必須深入瞭解其運作模式和思考邏輯,並學會與AI對話的技巧。《ChatGPT提問課,做個懂AI的高效工作者》這本書提供了豐富的實例,讓讀者更容易學會如何提出精準的問題,並享有提問課程的閱讀回饋。這對於想成為懂AI的高效工作者的人來說,是一本值得一看的書。
Thumbnail
ChatGPT(全名:聊天生成預訓練轉換器)是一個由 OpenAI 開發的人工智慧聊天機器人程式。它於 2022 年 11 月推出,使用了基於 GPT-3.5、GPT-4 和 GPT-4o 架構的大型語言模型,並以強化學習進行訓練。
Thumbnail
這是一篇關於如何透過教育ChatGPT來做營銷的文章,包含了指令和課程內容的相關信息。
Thumbnail
在閱讀研究文獻時,我們需要整理研究先進們在類似主題中的發展方式與流程。本文介紹了使用ChatGPT協助快速理解文章的方法,特別強調了Prompt的使用。希望與讀者分享Prompt的創意並歡迎各領域研究者合作交流討論。
Thumbnail
給出好的指令也是一門學問! 我們在業界稱為「指令工程」(Prompt Engineering),OpenAI 官方也有公布指令工程的操作資訊,但是今天我們只要學會這樣的操作方式,你可以贏過現在多數的AI使用者。
Thumbnail
第 19 天:使用 ChatGPT 完成了哪 3 個任務? 這幾年真的人人都在討論 AI,在我工作的產業裡,也有不少設計師擔心未來會被 AI 取代。 但我認為,AI 就像一個得力助手,可以幫助人們更快完成庶務,給我們更多時間思考更多可能~
Thumbnail
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。
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
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, 它就能更準確的回答問題, 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, 又
Thumbnail
我是一位提示工程師 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
背後的機制是: 人類用戶:設定目標 AI Agent:定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks),執行任務 (Task Execution),評估 (Evaluation) 而這途中,AI Agent可以使用大語言模型,可以使用網路,可以使用其他工具。
Thumbnail
為了充分發揮AI的潛力,我們必須深入瞭解其運作模式和思考邏輯,並學會與AI對話的技巧。《ChatGPT提問課,做個懂AI的高效工作者》這本書提供了豐富的實例,讓讀者更容易學會如何提出精準的問題,並享有提問課程的閱讀回饋。這對於想成為懂AI的高效工作者的人來說,是一本值得一看的書。
Thumbnail
ChatGPT(全名:聊天生成預訓練轉換器)是一個由 OpenAI 開發的人工智慧聊天機器人程式。它於 2022 年 11 月推出,使用了基於 GPT-3.5、GPT-4 和 GPT-4o 架構的大型語言模型,並以強化學習進行訓練。
Thumbnail
這是一篇關於如何透過教育ChatGPT來做營銷的文章,包含了指令和課程內容的相關信息。
Thumbnail
在閱讀研究文獻時,我們需要整理研究先進們在類似主題中的發展方式與流程。本文介紹了使用ChatGPT協助快速理解文章的方法,特別強調了Prompt的使用。希望與讀者分享Prompt的創意並歡迎各領域研究者合作交流討論。
Thumbnail
給出好的指令也是一門學問! 我們在業界稱為「指令工程」(Prompt Engineering),OpenAI 官方也有公布指令工程的操作資訊,但是今天我們只要學會這樣的操作方式,你可以贏過現在多數的AI使用者。
Thumbnail
第 19 天:使用 ChatGPT 完成了哪 3 個任務? 這幾年真的人人都在討論 AI,在我工作的產業裡,也有不少設計師擔心未來會被 AI 取代。 但我認為,AI 就像一個得力助手,可以幫助人們更快完成庶務,給我們更多時間思考更多可能~
Thumbnail
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。