AI說書 - Prompt Engineering - 16
閱讀時間約 2 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。
Prompt Engineering 是一門藝術和科學，它精心設計有效的提示，以從人工智慧模型中誘發所需的回應，這個過程雖然看似簡單，但涉及對人工智慧模型的語言、上下文和基礎工作原理的細緻入微的理解，為了指導這個過程，我們提煉出八個支持成功 Prompt Engineering 的關鍵原則：
延續AI說書 - Prompt Engineering - 15，我們繼續：
- 需要相關且結構化的提示：製作完美的提示就像塑造一把與鎖完美契合的鑰匙，第五條原則強調 Prompt 中相關性和結構的重要性，充足的背景資訊有助於模型的理解，格式適當的 Prompt（既不能太長而失去焦點，也不能太短而缺乏上下文）可以促其做出連貫、有針對性的反應。
- 指導模型的輸出：就像微妙的刺激可以引導對話一樣，明智地使用特定關鍵字或指令可以指導模型的輸出，然而，第六條原則警告不要在 Prompt 中使用複雜的語言或過多的關鍵字，畢竟，過載的 Prompt 可能會迷惑模型，造成弊大於利。
- 迭代細化的循環：Prompt Engineering 不是終點，而是一段旅程。第七個原則 - 迭代細化循環 - 強調了這個概念，它涉及精心製作 Prompt 、衡量模型的回應，並根據回饋完善提示，這個過程的每個週期都會微調 Prompt 並加深我們對模型行為的理解。
- 探索道德：在追求人工智慧輔助創作的過程中，我們不能忽視倫理的重要性。最終原則提醒我們對道德考慮的責任，例如使用者隱私，避免可能產生有害或誤導性回應的 Prompt，並意識到模型回應中的潛在偏見。
這八項指導原則為有效的 Prompt Engineering 奠定了基礎，它們就像一個指南針，引導我們了解模型的複雜性、背景和清晰度的重要性、特殊性和普遍性之間的平衡、製作相關和結構化 Prompt 的藝術，以及細化的循環性質，同時仍然牢牢植根於道德層面，隨著我們更深入地探索人工智慧領域和這些原則所指導的設計模式，這些指南將照亮我們的道路。
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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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