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使用 ChatGPT 的 7 个技巧 | Prompt Engineering 学习笔记

前段时间在 DeepLearning 学了一门 Prompt 的课程，吴恩达本人授课，讲的通俗易懂，感觉受益匪浅，因此在这里总结分享一下我的学习笔记。

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提示词（prompt）工程指南（一）：提示介绍

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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独家 | 使用检索增强生成技术构建特定行业的 LLM

企业正在竞相采用大型语言模型（也可以被称为LLM）。让我们深入了解如何通过RAG（检索增强生成技术）构建特定行业的大型语言模型。

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他山之石 | 微信搜一搜中的智能问答技术

搜索引擎是人们获取信息的重要途径，其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页，需要用户自己从网页中分析甄别答案，体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”，并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限，它的优势在于能够更好地分析query，直接返回精准、可靠的答案。

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第二章--第五篇：闭合式对话系统

对话系统作为人机交互领域的重要研究方向，在现实生活和技术领域具有广泛的应用。它的重要性体现在以下几个方面。首先，对话系统能够提供自然、直观的人机交互方式。传统的人机交互方式主要依靠键盘、鼠标等输入设备，但对于一些用户，使用自然语言进行对话更加便捷和直观。对话系统通过语音识别和自然语言处理技术，能够理解用户的语言输入，并以自然语言的形式回复用户，使用户能够像与人类对话一样与计算机交流。其次，对话系统在实现智能个人助理、智能客服和虚拟人物等领域具有重要应用。智能个人助理可以帮助用户处理日常事务、提供个性化的推荐和建议，提升用户的生活品质。智能客服能够为用户提供实时的技术支持和服务，提高客户满意度。虚拟人物则能够与用户进行情感交流、提供娱乐和教育等功能。此外，对话系统在知识获取和信息检索方面发挥着重要作用。对话系统可以与用户进行语义理解和意图识别，从海量的数据中提取有用的信息，为用户提供准确、实时的答案和解决方案。对话系统还可以通过与用户的对话交互，逐步获取并更新知识库，实现知识的持续积累和更新。最后，对话系统的发展也推动了人工智能技术的进步。为了实现对话系统的自动化、智能化，需要运用自然语言处理、机器学习、深度学习等前沿技术。对话系统的研究和应用促进了这些技术的发展，提升了人工智能在其他领域的应用水平。

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Prompt工程师指南从基础到进阶篇：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，

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提示工程七巧板：让ChatGPT发挥出最佳性能

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。

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星星之火，可以燎原：微软154页GPT-4测试报告精华版

《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。

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星星之火，可以燎原：微软154页GPT-4测试报告精华版

《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。

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一文读懂“大语言模型”

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。

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GPT 官方最佳实践指南

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。

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提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示

通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例，以执行各种有趣和不同的任务。

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十年来论文量激增，深度学习如何慢慢推开数学推理的门

机器之心报道机器之心编辑部「数学研究就像尼罗河一样，始于细微，终于宏大。」—— Charles Caleb Colton，英国作家数学推理是人类智能的关键体现，它使我们能够理解并做出基于数值数据和语言的决策。数学推理适用于各个领域，包括科学、工程、金融和日常生活，并包含一系列能力，诸如从模式识别、数字运算等基本技能到解决问题、逻辑推理和抽象思维等高级技能。长期以来，开发能够解决数学问题、证明数学定理的 AI 系统是机器学习和自然语言处理领域的研究重点。这也可以追溯到 20 世纪 60 年代。在深度

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如何有效向Chatgpt提问

在以前我也写了一篇提问的艺术，不过是面对的对象是人。（详见：更好的解决问题方法：提问的艺术）。最近随着chatgpt的火爆，越来越多的人了解和使用chatgpt，也有很多新的人工智能相继问世，如百度的文心一言，华为的盘古，腾讯的混元，阿里的通义千问，讯飞的星火等等。虽然如今ai技术得到飞跃式增长，ai们理解人类自然语言变得更加强大，但是学习如何提问也还是极为重要的。掌握向ai提问的技巧和方法，能够获得准确，有用的回答，有效提高提问效率。

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斯坦福齐鹏、陈丹琦解读两大新QA数据集：超越模式匹配的机器阅读理解

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）。

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提升ChatGPT性能的实用指南：Prompt Engineering的艺术

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。

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Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

生成式人工智能正在快速发展，许多人正在尝试使用这项技术来解决他们的业务问题。一般情况下有4种常见的使用方法：

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联系上下文，自行划重点！这只“高情商”AI能读懂对话语境，让客服问答丝般顺滑

作为顾客，此时你大概要叹一句“人工智能真不智能”。这些所谓“智能”客服们往往只能做到一问一答，一旦对话涉及稍微复杂的情境，它们就开始答非所问。

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你还在用听不懂人话的 ChatGPT 吗？

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~

DDD实战之五：战略设计之上下文映射和系统分层架构

关于“限界上下文识别”和“限界上下文关系映射”，我认为这是 DDD 战略设计中最重要的部分，甚至可以说：这两个工作将决定了微服务切分是否有效的关键因素！

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