2023 年可谓是 AI 元年,随着 GPT 的发布,人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪,如何看待 AI 代替人类工作? 李彦宏表示,不管有多少工作被替代,这只是整个图景的一部分,另外一部分是,存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测,十年以后,全世界有50%工作会是提示词工程(prompt engineering),不会写提示词(prompt)的人会被淘汰。
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提示工程是一门新兴学科,就像是为大语言模型(LLM)设计的"语言游戏"。通过这个"游戏",我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则,我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。
在人工智能时代的今天,为了消除愿景与现实之间的鸿沟,以好奇心和想像力去(向人工智能机器)提出问题、提出好问题,越发显得格外重要了,其余的“智能体力活儿”交给您的 AI 助手去办吧。
近年来,大模型如 ChatGPT 等愈发强大的生成能力一次次引爆行业讨论。你真的玩明白 GPT 等等 AIGC 工具了吗?它是否足够“听话”、理解并满足你所有的需求?提示词工程是激活大模型能力的关键所在。可以说谁掌握 Prompt Engineering 能力,谁就拿到了激活大模型强能力的钥匙。本篇文章讲述了 Prompt Engineering 的基础实用技巧和进阶操作门道,无论你是 AIGC 入门小白还是已上手的玩家,看完文章将会有新启发。欢迎阅读~
随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展,促进了NLP领域各种任务上的进步,例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的,在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上(如Text-to-SQL、Table-to-Text),需要同时对结构化的表格数据进行编码,如果直接采用现有的BERT等模型,就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
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本文基于谷歌云的官方视频:《Introduction to Large Language Models》 ,使用 ChatGPT4 整理而成,希望对大家入门大语言模型有帮助。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
首个打通从多模态输入到多模态输出的「全能高手」,统一多模态预训练模型Emu开源,来自智源研究院「悟道·视界」研究团队。
在当今信息爆炸的时代,人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域,这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中,作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统,ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案,成为了学术界和业界需要解决的问题之一。
《通用人工智能的火花:GPT-4早期实验》是微软今年3月发表的一篇重要的GPT论文,引发了广泛的关注和讨论,论文原文是英文版,长达 154页,但中文版本还无人翻译,本文是整理了这篇论文的主要内容,做一个精华版,方便大家阅读。
不仅普通GPT-4用户可以在这份秘籍中get提示技巧,或许应用开发者也可以找到些许灵感。
Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
当前学界和工业界都对多模态大模型研究热情高涨。去年,谷歌的 Deepmind 发布了多模态视觉语言模型 Flamingo ,它使用单一视觉语言模型处理多项任务,在多模态大模型领域保持较高热度。Flamingo 具备强大的多模态上下文少样本学习能力。
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