AI說書 - Prompt Engineering - 141 | 自動 Prompt 最佳化討論

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。

自動 Prompt 最佳化是一種前沿方法，旨在增強與大型語言模型（尤其是 GPT）互動的效率，它具有雙重目的：微調提示，確保精確的人工智慧輸出，同時提高使用者提出清晰問題的能力，當與其他對話模式整合時，它進一步增強了對話深度和生產力。

除了支持 GPT 等模型的複雜演算法之外，最大限度地發揮其潛力的本質在於人類與它們互動的精確度和清晰度，在此背景下，自動 Prompt 最佳化成為關鍵，促進最佳溝通和相互理解。

自動提示生成領域是人工智慧研究的一個新興且動態的部分，正在見證突破性的進步，從梯度引導搜尋到進階資料探勘和前綴調整等技術都在精心磨練，它們的演變是持續的，指向自動化提示實現無與倫比的精度的未來。

該領域的傑出貢獻來自微軟的研究部門，他們的發明，自動提示優化 (APO) 演算法，是一種開創性的非參數解決方案，旨在增強 LLM Prompt 的功效，透過採用基於文本的蘇格拉底式對話，它巧妙地利用自然語言中識別的「梯度」來指導 Prompt 修改過程，APO 的實證評估呈現出令人信服的敘述，強調其相對於現有 Prompt 學習技術的優越性，特別是在效率和減少廣泛調整的需求方面。