AI說書 - Prompt Engineering - 67 | 多角色 Prompt

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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。


Universal Simulation Pattern (USP) 是一種強大的技術,可顯著提高大型語言模型 (LLM) 的效能,透過模擬指定的 Role、Persona 和 Scenario,這些人工智慧模型可以提供更客製化和一致的回應,從而提高使用者互動和任務效率,隨著我們不斷探索人工智慧的功能,Prompt Engineering 中的 USP 脫穎而出,成為充分利用這些強大模型潛力的寶貴技術。


USP 已有效地應用於 LLM 的各種應用,在醫療保健領域,當人工智慧模型被指示扮演醫療助理的角色時,它表現出更高的準確性和同理心,同時,當擔任財務顧問時,相同的人工智慧模型提供了更詳細和準確的財務建議。


在 2023 年發表的文章中,Lance Eliot 深入研究了生成式 AI Prompt Engineering 的創新技術:同時使用多個角色或智能體,這種方法旨在將不同的觀點整合到人工智慧會議中,從而增強其解決問題的能力,雖然傳統的人工智慧模型可能被指示採用單一角色,例如醫生或星際大戰中的尤達等虛構人物,但多重角色方法擴大了這一範圍,其目的類似於召集專家小組,每個專家就共同問題提出自己的專業觀點。


當與傳統的單一角色方法並列時,多重角色方法有望提供更豐富、更多樣化的見解,正如多專家小組可能比單獨專家提供更全面的理解一樣,多角色 Prompt 也有可能挖掘更廣泛的知識和觀點,然而,其功效取決於某些變數:所選的具體角色、它們的協同作用或競爭,以及所解決問題的性質。

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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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