今天，穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学 VILA Lab 带来了一项关于如何更好地为不同规模的大模型书写提示词（prompt）的研究，让大模型性能在不需要任何额外训练的前提下轻松提升 50% 以上。该工作在 X (Twitter)、Reddit 和 LinkedIn 等平台上都引起了广泛的讨论和关注。
来自主题: AI技术研报
3572 点击 2024-02-05 14:39
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今天，穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学 VILA Lab 带来了一项关于如何更好地为不同规模的大模型书写提示词（prompt）的研究，让大模型性能在不需要任何额外训练的前提下轻松提升 50% 以上。该工作在 X (Twitter)、Reddit 和 LinkedIn 等平台上都引起了广泛的讨论和关注。
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绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联，并不擅长语义分析和复杂元素处理。
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。
“耍心机”不再是人类的专利，大模型也学会了！经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
prompt——这是网易有道公布的2023年度词汇。过去一年，带火prompt一词的大模型，在各行各业掀起波澜。其中在教育领域，大模型的影响正在逐渐显现。
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。
大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的 LLM 性能。