AI說書 - Prompt Engineering - 61 | Scenario Based Prompt 撰寫範例

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。


今天我們以 Scenario Based 模擬為基礎,來進行 Prompt 撰寫


模擬戰略討論

  • 場景:CEO 和 CIO 之間的對話,討論在組織中採用生成式 AI 相關的潛在好處、挑戰和策略
  • Prompt:充當世界一流的模擬器,模擬首席執行官和首席資訊長之間的對話,討論是否應立即採用生成式人工智慧或等待更明朗後再實施
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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。 我們從 AI說書 - 從0開始 - 103 至 AI說書 - 從0開始 - 105 的努力,已經完成資料集前處理,現在需要定義一個函數來加載這些清理過的數據集,並在預處
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。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
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。 今天我們以 Persona Based 模擬為基礎,來進行 Prompt 撰寫 範例 - Pers
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。 今天我們以 Role Based 模擬為基礎,來進行 Prompt 撰寫 範例 - Role Ba
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 103 所載入的資料集,現在要來進行資料前置處理,首先載入需要的依賴: import pickle from pickle impo
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。 施行 Universal Simulation Pattern (USP) 需要對角色、流程和場景結構
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