大模型幻觉问题还有另一种解法？斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法，能够让大模型成为全能「指挥家」，汇聚不同专家模型精华，让GPT-4的输出更精准。
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7612 点击 2024-01-29 16:34
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大模型幻觉问题还有另一种解法？斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法，能够让大模型成为全能「指挥家」，汇聚不同专家模型精华，让GPT-4的输出更精准。
无论是 Google 翻译、DeepL 翻译还是 ChatGPT，翻译大段英文的时候，“机翻感”（机器翻译的感觉）都很强，一看就是机器翻译的，很生硬，但是自己手动润色又太费时间。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。
本文介绍了一个新兴岗位——Prompt工程师，他们负责设计、优化和调整与AI模型交互的文本输入。随着AI大模型应用的普及，Prompt工程师在打造更高效、智能的AI交互中发挥着重要作用。
OpenAI最近官方放出了自己的提示工程指南，从大模型小白到开发者，都可以从中消化出不少营养。看看全世界最懂大模型的人，是怎么写提示词的。
作为连接人类与大模型的桥梁，大模型对 「Prompt (提示词)」 究竟有多敏感？同样的prompt，可能写错个单词、写法不一样，都会出现不一样的结果。
12 月 15 日-12 月 17 日，由 Founder Park、飞桨、文心大模型联合主办的 AGI Hackathon 经过两天的创新开发和第三日的路演，目前已全部结束。
12 月 15 号，OpenAI 在他们的文档里上线了 Prompt engineering，也就是提示词工程指南，至此，终于算是有了一个权威且有效的 Prompt 工程标准文档。
谷歌DeepMind全新提示技术「Step-Back Prompting」，让LLM性能拉满！
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。