高能干货分享，有关提示词工程的一切都在这份教程里
高能干货分享，有关提示词工程的一切都在这份教程里开源社区 DiamantAI 的主理人 Nir Diamant 发布了一套提示词工程技术库，系统性地教我们如何提高和 AI 的沟通技巧，更好发挥 AI 的潜能。
来自主题: AI资讯
4051 点击 2024-11-10 13:53
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开源社区 DiamantAI 的主理人 Nir Diamant 发布了一套提示词工程技术库，系统性地教我们如何提高和 AI 的沟通技巧，更好发挥 AI 的潜能。
打开AI大模型助手，问个问题，全是正确的废话，又臭又长。让它写个文案，都是套话，根本用不了。这还算好的。有时候，它答着答着就会胡言乱语，让你哭笑不得。
在Prompt工程领域，规划任务一直以来都是一个巨大的挑战，因为这要求大语言模型（LLMs）不仅能够理解自然语言，还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。
是李继刚贯彻 read in prompt out 的七个提示词。
近日，伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇开创性论文，首次从理论层面证明了大语言模型(LLM)中的prompt机制具有图灵完备性。这意味着，通过合适的prompt设计，一个固定大小的Transformer模型理论上可以计算任何可计算函数。这一突破性发现为prompt工程提供了坚实的理论基础。
如果要说，谁是国内提示词第一人 那必须是李继刚老师 今年重出江湖，一口气写了好多牛逼的提示词，尤其是这个汉语新解，相信大家多少都看到过类似的图片。
在当前的LLM应用开发中，工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性，但也经常因为专家视角的局限性带来偏见，影响输出的全面性和可靠性。
视觉语言模型（如 GPT-4o、DALL-E 3）通常拥有数十亿参数，且模型权重不公开，使得传统的白盒优化方法（如反向传播）难以实施。
大家对in-context learning(ICL)的能力可能已经很熟悉了，您通常会通过上下文示例就能快速让prompt适应新任务。然而，作为AI应用开发者，您是否思考过：为什么有时候精心设计的few-shot prompt会失效？为什么相同的prompt模式在不同场景下效果差异巨大？
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。