提示工程：如何提高生成式人工智能的输出质量

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2023-09-25 16:50:31

引言

通用人工智能的AI元年，最需要掌握的时AI提示工程，如何让机器为我们服务提高生成力。可以想象未来几个月的高度发展，指数级发展，以后就像EXCEL这种普遍，但如何赋能给机器就像虽然你会EXCEL但是高级的技巧你不学习和练习一样也是达不到效果。同时还可想象的时编程的需求会变得更加的广泛，但难度较低，只要你能集成AI的功能，而发挥AI的功能。比如，有些功能我用VBA编写，需要至少30分钟包括调试，但用chatgpt，所有的工作大概只需要1分钟左右，生成代码4秒，调试可能需要60秒。因此提示工程的重要性。视频如下为介绍提示工程的系列。

什么是提示工程

提示工程是一门新兴的学科，在生成式人工智能领域引起了极大的关注。随着像GPT-3这样的语言模型变得越来越复杂，生成的输出质量很大程度上取决于用于训练模型的提示的质量。本文解释了提示工程涉及编写有意义的提示，以从生成式人工智能模型中产生所需的输出。它进一步强调，尽管创建好的提示很难，但用户可以遵循逻辑过程来创建易于描述和应用的问题，以产生更好的输出。

如何使用外部信息改善模型的输出质量

此视频的关键主题之一是使用外部信息作为源知识。这涉及通过提示将额外的信息馈入模型，以提高输出的事实准确性。本文强调了将外部信息与其余提示分离，并使用适当的分隔符使提示更易读的重要性。

温度参数的重要性

另一个重要的主题是温度参数。这个参数用于调整生成的输出中的随机性和创造力水平。本文强调，用户应尝试不同的温度参数值，以达到所需的输出创造力水平。

最大令牌数的控制

此视频还讨论了提示中的最大令牌数，这是为了避免超过最大内容级别而重要的。建议将提示中的最大令牌数尽可能地保持低，以确保模型产生更准确和聚焦的输出。

实验提示以实现所需结果

此外，此视频强调了通过修改变量（如外部信息、温度和最大令牌长度）来实验提示以实现所需结果的重要性。提供了几个提示示例，以帮助用户更好地理解所讨论的概念。

结论

提示工程是使用像GPT-3这样的大型语言模型的关键方面。本文提供了一份出色的资源，帮助用户通过创建更好的提示来提高其输出质量。通过遵循本文提出的指南，用户可以从其模型中获得更准确、聚焦和富有创造力的输出。

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