AI說書 - Prompt Engineering - 36

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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。


對於需要精確度、背景和創造力的複雜融合的任務,The Ultimate Template 是無與倫比的,它是三者中最全面的 ( TOCD 見 AI說書 - Prompt Engineering - 34 、 RTAO 見 AI說書 - Prompt Engineering - 35 ),其由以下元素組成:

  • Disregard Prior Inputs:此元素可確保人工智慧不考慮任何先前的互動或輸入,從而確保任務重新開始
  • Role:與 RTAO 模板一致,該元素概述了 AI 應承擔的具體角色, RTAO 見 AI說書 - Prompt Engineering - 35
  • Context:模仿 TOCD 模型,它設定一般場景或背景來塑造 AI 的方法,TOCD 見 AI說書 - Prompt Engineering - 34
  • Background:更深入地陳述過去的事件或詳細信息,為人工智慧提供豐富的視角或參考點
  • Goal:呼應 TOCD 的 Task 元素,其明確了人工智慧的主要目標,TOCD 見 AI說書 - Prompt Engineering - 34
  • Output Format and Constraints:這為 AI 的輸出提供了特定的結構和邊界
  • Extra Inofrmation:用於微調或專門化人工智慧輸出的額外訊息
  • Output Evaluation:最後一個要素設定基準或指標來衡量人工智慧回應的有效性、準確性或相關性


這些模板雖然提供的內容多種多樣,但可確保 Prompt 工程師和人工智慧從業者擁有一致的基礎,共享的元素給人一種熟悉感,促進了它們之間的輕鬆適應和無縫過渡,目的是滿足廣泛的需求,同時保持有凝聚力的結構,使 Prompt 的製作既高效又有效。

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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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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。 接著來談 Transformer 架構中的 Feedforward Network (FFN): 其為全連接的神經網路架構 回顧 AI說書 - 從0開始 - 64
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。 到 AI說書 - 從0開始 - 63 為止,我們已經介紹完 Multi-Head Attention ,接著我們來談 Add & Norm 兩元件的功能: Add
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。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 62 說:如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數,在三個字的句子情況下,Single-Head At
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
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。 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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