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新研究揭示了 AI 提示的艺术和科学
一份新报告揭示了复杂的 AI 提示世界，为任何希望改善与大型语言模型交互的人提供了宝贵的见解。
来源:营销人工智能研究所一份新报告揭示了复杂的 AI 提示世界，为任何希望改善与大型语言模型交互的人提供了宝贵的见解。
一份新报告揭示了复杂的 AI 提示世界，为任何希望改善与大型语言模型交互的人提供了宝贵的见解。《提示报告》是一份全面的 76 页研究报告，由 AI 教育公司 Learn Prompting 和 OpenAI、微软、斯坦福和其他领先机构的研究人员共同完成，调查了 1,500 篇关于提示的论文，并研究了 200 多种不同的提示技术。
提示报告 提示报告 学习提示 学习提示虽然该报告没有提供完美提示的灵丹妙药，但它确实提供了可以帮助您提升 AI 游戏水平的关键见解。
报告中最重要的结论是什么？
我在《人工智能秀》播客第 106 集上从 Marketing AI Institute 创始人兼首席执行官 Paul Roetzer 那里获得了独家新闻。
Paul Roetzer Paul Roetzer 《人工智能秀》播客第 106 集 《人工智能秀》播客第 106 集哪种提示效果最好？
哪种提示效果最好？这项研究强调了两种往往表现良好的提示技术：
- 少量提示：提示时至少提供几个例子。思维链推理：鼓励模型逐步展示其推理。
这些绝不是唯一有效的提示方法（报告研究了其中数十种）。但它们是常用的并且似乎表现良好的方法。
然而，研究人员强调，根据任务和所使用的特定模型，性能可能会有很大差异。