“滑动条”chatGPT提示优化技巧:
- 一开始chatGPT的输出在某些方面不理想时(过于正式,创意不足,摘要过简等),这种技术很有用。
- 让AI根据详细定义的两个极端方向的描述,对其输出给出1-10分(比如:如果一封非常随意的邮件,就像写给亲密朋友,是1分,而一封非常正式的邮件,其中有很多公事的讨论,得10分,你给这封邮件打几分?)。
- 然后调整分数到接近理想的风格,比在初始提示中定义要好(比如:好,现在把邮件调整到4分)。
- 语气、创造力、全面性、正式程度等方面都可以通过这种方式微调。
- 可以迭代使用以接近最优输出。
- 这给了AI清晰的反馈来调整响应,就像是交互式训练。
- 这是一种利用AI对需要调整维度的理解,通过巧妙的提示来获得更好结果的简单但强大的技术。 #chatGPT# #提示工程#
via:Moritz Kremb
- 一开始chatGPT的输出在某些方面不理想时(过于正式,创意不足,摘要过简等),这种技术很有用。
- 让AI根据详细定义的两个极端方向的描述,对其输出给出1-10分(比如:如果一封非常随意的邮件,就像写给亲密朋友,是1分,而一封非常正式的邮件,其中有很多公事的讨论,得10分,你给这封邮件打几分?)。
- 然后调整分数到接近理想的风格,比在初始提示中定义要好(比如:好,现在把邮件调整到4分)。
- 语气、创造力、全面性、正式程度等方面都可以通过这种方式微调。
- 可以迭代使用以接近最优输出。
- 这给了AI清晰的反馈来调整响应,就像是交互式训练。
- 这是一种利用AI对需要调整维度的理解,通过巧妙的提示来获得更好结果的简单但强大的技术。 #chatGPT# #提示工程#
via:Moritz Kremb