AI說書 - Prompt Engineering - 69 | Mega-Personas 介紹

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。


在多角色方法的基礎上,Lance Eliot 於 2023 年引入了 “Mega-Personas” 方法,目標是模擬不同專家組之間的整體討論,確保從不同角度獲得全面的見解。


考慮這樣一種情況:人們就一件複雜的事情尋求不同的法律意見,傳統 Prompt 可能會以以下方式引導 AI:"你是一名公司律師,你對這個問題有什麼看法 ?"


相比之下,Mega-Personas 技術擴大了範圍:"你是一個由 100 名律師組成的集體,他們的專業知識涵蓋公司法、刑事法和國際法,分享對此問題的不同觀點"


透過採用這種方法,人工智慧模型可以產生模擬多方面討論的回應,匯總來自不同法律角色的意見,結果是比孤獨的角色可能產生的更豐富、更多樣化的見解。


然而,謹慎對待 Mega-Personas 是至關重要的,讓人工智慧模型超載過多的角色或提供不明確的指令可能會導致不明確或不一致的結果,此外,使用者應注意,這些輸出雖然多種多樣,但都是模擬的,不應取代真正的專家建議。

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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。 我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型,並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing,現
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。 Google 翻譯 (https://translate.google.com/) 提供了一個隨時可用的官方翻譯介面,Google 在其翻譯演算法中也擁有 Transf
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。 我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 67 | 多角色 Prompt 中闡述了
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。 我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型。 現在我們來載入預訓練權重,預訓練的權重包含 Transformer 的智慧
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。 我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 113 中安裝了 Google Trax,現在來建立 Transformer 模型: model = trax,models.
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