AI說書 - Prompt Engineering - 5
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。
ChatGPT縱然成功，但是仍有一些任務處理得不好，例如：
- 需要邏輯推論的任務
- 多步驟的任務
不像傳統Google收尋引擎提供眾多結果，ChatGPT提供Single Source of Information，此外尚能依據回覆提供更深層的問題已藉此進行互動。
受惠於以下幾點特徵，使得ChatGPT變成「多功能AI工具」、「收尋引擎」、「聊天機器人」、「虛擬助理」：
- 廣泛的訓練資料，使得ChatGPT可以模仿人類語言，並進行資訊輸出
- OpenAI研發了訓練方法，名為Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)，用原文來詮釋這名詞就是：The trainers simulate conversations, playing both user and AI assistant roles to create more realistic responses
更多關於RLHF的資訊見Chat GPT - 用RLHF做Fine Tuning
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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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