AI說書 - Prompt Engineering - 34

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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。


TOCD 範本體現了簡單性和有效性,此範本以四個基本元素 ( TaskOutputContextData )為基礎,為人工智慧系統提供了清晰度和方向。

  • Task:作為燈塔,確保人工智慧系統始終與其指定目標保持一致,無論是破解古代文字​​還是翻譯當代詩歌, Task 的明確性都確保人工智慧不會出現偏差,確保結果符合上下文
  • Output:不僅僅是完成任務。此任務如何在結果中體現是 Output 的範疇,結果是否應該是詳細的解釋或簡潔的摘要、圖形表示或基於文本的 Output 闡明了這些期望
  • Context:Context 是確保相關性的一大妙招,它為人工智慧的回應增添了豐富的層次,透過指示與參考,無論是迎合學者還是外行人、青少年或老年人,人工智慧的輸出都會變得更符合接收者的口味
  • Data:Data 元素為人工智慧提供過去的記錄、基準或相關範例,就像經驗豐富的專業人士回憶過去的經驗來提高當前表現一樣,人工智慧使用這些 Data 來進一步完善其輸出
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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。 延續 AI說書 - Prompt Engineering - 32 ,我們繼續講 Prompt Temp
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:
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