百度 网站 移动端,win10系统之家官网,政务网站建设交流发言,wordpress怎么卸载主题【提纲挈领】学会提问题#xff0c;你就是那个年薪百万元的提示词工程师#xff01;LLM时代#xff0c;如何提问题成为关键技能#xff01;多图说明#xff01; 一、会提问题的重要性二、提示词工程师三、如何提问3.1 提示词框架——BROKE原则3.1.1 打个比方3.1.2 举个实例… 【提纲挈领】学会提问题你就是那个年薪百万元的提示词工程师LLM时代如何提问题成为关键技能多图说明 一、会提问题的重要性二、提示词工程师三、如何提问3.1 提示词框架——BROKE原则3.1.1 打个比方3.1.2 举个实例 3.2 提升ChatGPT性能的实用指南3.3 提示词优化工具 四、推荐网站 一、会提问题的重要性 爱因斯坦的这句话强调了科学探索和创新思维的重要性。这句话可以从几个角度来理解
创新和发现的起点在科学研究和日常生活中提出一个有见地的问题往往是创新和发现的起点。一个好的问题可以引导我们探索未知领域激发新的思考从而可能导致重大的科学突破和技术创新。思维方式的转变提出问题是一种批判性思维的体现它要求我们不仅仅接受现状而是要质疑和挑战现有的知识和假设。这种思维方式是推动社会进步和个人成长的关键。问题的导向性解决问题通常是针对已知的问题进行而提出问题则是探索未知的过程。有时候正确的问题可以指引我们找到更有效的解决方案甚至可能揭示出问题的本质从而引导我们找到更根本的解决办法。教育和学习的启示在教育领域鼓励学生提出问题比仅仅教授他们答案更为重要。培养学生的提问能力可以激发他们的好奇心和求知欲帮助他们成为终身学习者。问题本身的价值有时候问题的提出本身就是一种进步它可以帮助我们重新审视现有的理论和方法甚至可能引导我们走向全新的研究方向。
二、提示词工程师
随着ChatGPT、Midjourney等AIGC工具的兴起一个新职业由此诞生——提示词工程师。日前美国专业财经新闻门户网站Benzinga报道称部分提示词工程师的年薪高达 37.5 万美元约合人民币 267.3 万元且不需要技术背景。
该报道或许稍显夸张但毫无疑问的是提示词工程师这个新职业确实已存在且相对高薪。据悉美国硅谷人工智能独角兽公司Scale AI最先拉开“提示词工程师”招聘的序幕数据科学家Riley Goodside凭借熟练玩转ChatGPT的提示词收到了Scale AI的Offer成为了全网第一位提示工程师获得百万年薪。
在美国求职网站Indeed上AI初创公司Anthropic也在招聘“提示词工程师”薪酬报价在17.5万~33.5万美元/年主要职责是帮助公司构建提示库让LLM大型语言模型完成不同的任务。
有着“ChatGPT 之父”称号的OpenAI CEO Sam Altman也发推文表示“为聊天机器人编写一个非常好的提示是一项非常高杠杆的技能也是使用自然语言进行编程的早期示例。”而ChatGPT提示词工程师和AI大神吴恩达合作的提示词教学视频则在B站广为传播。
三、如何提问
3.1 提示词框架——BROKE原则
BROKE 框架由陈财猫在书籍《ChatGPT进阶–提示工程入门》提出该框架主要包括以下五个部分每个部分都旨在指导提示词的创建以便在使用 ChatGPT 或其他类似的语言模型时获得更准确和有用的输出。
背景 B(Background)角色R(Role)目标O(Objectives)关键结果 K(Key Results)实验改进E (Evolve)
以下是每个部分的详细解释
背景 (Background): 提供相关的背景信息为模型设定上下文。这包括任何必要的先前信息、情境描述或背景故事以帮助模型理解提示的出发点。角色 (Role): 指定模型应该扮演的角色或身份。这可以是特定的职业如医生、律师、程序员或者是更抽象的角色如顾问、导师或创意思想家。通过明确角色模型可以更准确地模拟该角色的知识和语言风格。目标 (Objectives): 清晰地阐述你希望模型达成的目标或任务。这些目标应该是具体和可衡量的以便模型知道需要产生什么样的输出。关键结果 (Key Results): 定义预期结果的关键指标。这些是衡量成功与否的标准它们应该是量化的如果可能的话还应该包括时间限制或性能指标。实验改进 (Evolve): 鼓励模型提供反馈和改进的机会。这部分可以包括对输出结果的分析、潜在的错误或不足的识别以及未来改进的方向。这有助于模型在未来的迭代中不断提高其响应的质量。
“BROKE” 框架的目的是通过提供更具体、更有针对性的提示词从而提高语言模型在特定任务上的性能。通过这个框架用户可以更有效地指导模型生成所需的输出同时也能够通过实验改进部分来优化模型的表现。
更详细的说明参照这篇博客。
3.1.1 打个比方
打比方
结合日常生活提示词就很像我们教育2-3岁小孩一样不断地给他/她提出问题让他/她回答具体的答案不对的话我们就告诉他们哪里不对他们就会调整回答的答案当然chat智能体的能力不至于2-3岁小孩子。
3.1.2 举个实例
我们在向智谱绘画智能体提问给到的结果
输出的结果如下图所示。 可以看到显然水流缺失这时候就跟着修整结果。继续提问。 下图是修正后的可以看到。效果可以说相当棒了。 3.2 提升ChatGPT性能的实用指南
参照该博客提升ChatGPT性能的实用指南Prompt Engineering的艺术。
3.3 提示词优化工具
一些LLM产品自带提示词优化工具可以尽情享用。 四、推荐网站
AIGC导航 笔者常用的LLM产品
每个产品都有各自的优势可以多体验、多总结。
