PromptEngineering
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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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 257 | Attention Head 輸出機率檢視 中，撰寫了程式，試圖視覺化 Attention Head 輸出機率，以下開始
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。
架構
自動輸出細化的結構是圍繞迭代過程構建的，該過程在兩個生成步驟之間交替：反饋和細化，這種結構的目的
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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 257 | Attention Head 輸出機率檢視 中，撰寫了程式，試圖視覺化 Attention Head 輸出機率，以下開始
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。
應用
自動輸出細化的概念是通用的，可以應用於使用大型語言模型 (LLM) 的各種環境，主要要求是存在一
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現在我們想要檢視 Attention Head 係數，且以 Word x Word 的方式呈現，以下開始程式撰寫：
import pandas as pd
impo
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動機
GPT-3 和 GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 的出現徹底改變了自然語言處理領域，實現了
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回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 255 | Attention Head 輸出機率檢視 中，檢視 Attention Head 的輸出機率，這以數學層面來說就是
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定義
自動輸出細化是一種指導人工智慧模型使用定義的標準和回饋機制系統地自我改進其初始輸出的技術。
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。
雖然 ChatGPT 和 Google Bard 等模型對整個領域產生了重大影響，但它們在提示生成方面的
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有了 AI說書 - 從0開始 - 254 | Attention Head 輸出機率檢視 的準備，我們可以撰寫以下程式來檢視 Attention Head 的輸出機率：
