近屿OJAC带你解读:AIGC核心知识点提示工程

2024-04-29 04:44

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什么是提示工程(Prompt Engineering)

提示工程,也称为"Γ指令工程"。在人工智能领域,Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令。例如,“Γ讲个笑话”、“Γ用Python编个贪吃蛇游戏”、“Γ给男/女朋友写封情书"等。虽然看似简单,但实际上,Prompt在人工智能时代扮演着非常重要的角色。它被誉为AGI时代的"编程语言”,而提示工程则被视为AGI时代的"软件工程"。因此,掌握提示工程技能就像学会使用鼠标和键盘一样,是适应AGI时代的基本技能。目前,提示工程呈现出"门槛低,落地难"的特点,因此有人戏称prompt为"Γ咒语"。不过,专门的"提示工程师"这个职业可能不会长久存在,因为随着AI的进化,提示工程会变得越来越简单,每个人都需要掌握提示工程技能。

Prompt调优

寻找好的prompt是一个持续迭代的过程,需要不断调优。如果了解训练数据,那么参考训练数据来构造prompt是最佳方法。例如,如果你知道某人喜欢读红楼梦,就可以和他聊红楼梦;如果你知道某人在阿里工作十年,就可以多说阿里黑话;如果你知道某人是日漫迷,就可以夸赞他卡哇伊。如果不了解训练数据,那么就需要不断尝试。尝试是常用的方法,虽然存在运气因素,但这也是提示工程"门槛低、落地难"的原因之一。高质量的prompt应具备具体、丰富、少歧义的特点。我们的"群聊天"习惯与prompt背道而驰,而欧美的"群发邮件"习惯则更为有利。

Prompt的关键要素

  1. 明确性:提示应明确表达所需的输出类型或期望模型执行的任务。
  2. 上下文:提供足够的上下文信息,帮助模型更好地理解和回应提示。
  3. 简洁性:尽管需要提供信息,但应避免冗余,使提示尽可能简洁。
  4. 引导性:设计提示时,可以巧妙地引导模型朝着特定方向思考或生成内容。
  5. 迭代优化:创建初始提示后,需要通过实验和反馈进行迭代,不断优化提示的效果。
  6. 避免歧义:减少语言的模糊性,以降低生成不相关回答的风险。
  7. 安全性和伦理:确保提示不会引导模型生成有害内容,遵守伦理和安全标准。
  8. 评估和测试:定期评估模型对提示的响应,确保它们符合预期目标。

prompt的应用场景

文本生成:如文章、故事、诗歌的创作。

问答系统:设计问题以获得精确的答案。

编程辅助:生成代码片段或解决方案。

教育和研究:辅助学习和研究,提供解释和总结。

商业分析:市场趋势分析、消费者行为预测等。

提示工程是提高语言模型性能和应用范围的重要手段,但也需要实践者具备一定的专业知识、创造力和耐心。通过不断学习和实践,可以逐渐提高提示工程的技巧,从而更好地利用语言模型的强大能力。

关于对提示工程技术更加深入的原理分析,我们近屿智能OJAC推出的《AIGC大模型工程师和产品经理训练营》中不仅有博士级专家教授的针对该知识点的讲座,还有其他独家且先进的AIGC知识。我们的课程是一场结合了线上与线下的双轨合流式学习体验,别人教您使用AIGC产品,例如ChatGPT和MidJourney,我们教您增量预训练,精调大模型,并且提供算力等硬件支持,创造属于自己的AI产品!

上面的AIGC大模型工程师和产品经理学习路径图是近屿智能的核心产品,此图覆盖了从A1级别到A7级别的全方位技能提升,包括AIGC大模型的核心技术、算力需求分析等关键知识点。无论是AI领域的新手还是已具备一定基础的专家,都能依据这一路线图找到适合自己的发展道路。

如果您还有任何疑问或者想要深入了解更多课程内容,请随时联系我们。我们期待着与您共同开启下一阶段的AI探索之旅。

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