
微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家!超过一众高度微调模型,专业测试准确率首次超90%
微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家!超过一众高度微调模型,专业测试准确率首次超90%微软最新研究再次证明了提示工程的威力——无需额外微调,无需专家策划,仅凭提示,GPT-4就能化身“专家”。
微软最新研究再次证明了提示工程的威力——无需额外微调,无需专家策划,仅凭提示,GPT-4就能化身“专家”。
这是最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画,随便给AI两组不同的提示词,它都能给你画出来!
谷歌DeepMind全新提示技术「Step-Back Prompting」,让LLM性能拉满!
一个非常好用的 ChatGPT 提示词技巧。
还没正式开放的GPTs,竟然已经有人先“抢跑”了?! 这不,各路提前获得内测资格的大神们,脑洞已经刹不住车了。 直接做个交互网站设计GPT,分分钟从草图出预览
什么样的“大模型原生”游戏,让各大算法竞赛群里都在玩,还把服务器挤爆了?这款突然爆火的《完蛋!LLM》,让你在解谜挑战之中轻松学会大模型提示词技巧,达成1日用户破万的成就。
马斯克“X”AI团队的首批产品信息曝光: Grok,与AI信息检索相关; PromptIDE,字面理解是“提示词工作站/集成开发环境”
在今天的分享中,我将探讨“逆向Prompt提示词工程”技术。这篇文章是该主题的第三部分,旨在给大家演示如何根据已有的文本内容,逆向推导出生成该内容的关键提示词prompt。
在大模型 AI 时代,如何通过精确的提示词,让大型语言模型给出更理想的答案,已经成为了一个热门话题。特别是,随着各种免费的提示词优化课程和指南的涌现,这似乎是未来每个人都应该掌握的一个技能。
我用GPT和提示词工程搭建了一款AI绘画提词器,比如输出“产品经理”,提词器会从6个维度展开提示词联想,任何一个关键词都配置了GPT推荐的一个解释。