探索提示工程:從基礎到高階技巧
本文介紹了提示工程的基本概念和原則,探討了語言學在提示工程中的重要性,以及語言模型的歷史發展和應用。此外,文章還深入介紹了Eliza作為對話系統的先驅,以及如何利用大型語言模型提升工作效率。最後,文章探討了文本嵌入技術及其在各領域的應用,並介紹了零樣本提示和少樣本提示技術在機器學習中的應用。通過全面介紹提示工程的相關概念和技術,本文為讀者提供了一個系統性的了解。
1 引言: 介紹課程主題
00:00:02 ~ 00:00:50
課程簡介
歡迎來到本課程！在接下來的內容中,我們將深入探討一個非常重要的主題。 這門課程旨在幫助您全面了解這個領域的關鍵概念和實用技能。
我們將從基本理論開始,逐步引導您掌握相關知識和應用方法。 透過生動有趣的案例分析和實戰演練,您將能夠將所學內容靈活運用於實際工作中。 同時,我們也會邀請業界資深專家分享寶貴經驗,為您提供最實用的建議和指導。
無論您是希望拓展新的專業領域,還是希望提升現有能力,本課程都將是您成長的最佳引路人。 讓我們一起踏上這段精彩的學習之旅,與您攜手開啟通往成功的大門!
2 人工智能和語言模型的基本概念
00:00:51 ~ 00:02:19
人工智能與語言模型的基本概念
人工智能技術的興起,已經為各個領域帶來了革新與突破。其中,語言模型更是成為近年備受關注的熱門話題。語言模型是人工智能的一個重要分支,它旨在利用機器學習方法,建立對人類語言的數學模型,從而實現機器對自然語言的理解和生成。
這種技術不僅能夠幫助機器更好地理解人類的語言表達,也能夠協助人類進行更高效的溝通和交流。舉例而言,語言模型可以用於機器翻譯、對話系統、內容生成等多個應用場景,為人類帶來極大的便利。
未來,隨著人工智能技術的不斷進步,相信語言模型將會在更多領域發揮重要作用,成為促進人機協作的重要工具。我們有理由相信,人工智能與語言模型的發展必將為人類社會帶來前所未有的機遇與挑戰。
3 提示工程的應用與重要性
00:02:22 ~ 00:03:53
工程設計的應用及重要性
在日常生活中,我們都能觀察到各種工程應用的重要性。從房屋建築到水電設施,再到交通運輸系統,工程技術都扮演著關鍵的角色。
工程設計能確保建築物的安全性和耐用性,提供穩定可靠的水電供給,以及建構高效的運輸網路。這些工程成果不僅提升了生活品質,更是社會進步和經濟發展的基礎。
工程在科技發展、產業創新以及改善人類生活環境等方面,都有舉足輕重的影響。我們應該更加重視工程專業的重要性,並持續投資於工程教育和技術研發,以推動社會的可持續發展。
4 語言模型的歷史發展和特性
00:03:56 ~ 00:05:54
自自然語言處理（NLP）的歷史可以追溯到 20 世紀中葉。早期的語言模型主要基於統計方法,利用單詞共現信息來預測句子中的下一個詞。隨著深度學習技術的發展,語言模型在 2010 年代初期進入新的里程碑。
著名的 GPT 模型系列就是基於自回歸transformer架構的語言模型。GPT 模型能夠通過自監督學習,從大量未標註的文本中學習通用的語言表示,在各種自然語言任務上展現出出色的性能。值得一提的是,GPT 模型的出現不僅推動了語言模型技術的進步,同時也引發了關於語言模型潛在危害的討論,如虛假信息生成、言論操縱等。
隨著技術的不斷進步,語言模型正在朝著更加通用、安全和可解釋的方向發展。未來我們也期待語言模型能夠在更多領域發揮作用,造福人類社會。
5 提示工程的基本概念和原則
00:05:56 ~ 00:07:21
工程的基本概念和原則
工程是一門綜合性的學科,涉及各類科學和技術原理的應用。作為工程專業人員,我們必須掌握一些基本的概念和原則。首先,我們需要了解工程活動的目的是為了解決現實世界中的問題。 工程師應該以理性和科學的態度看待問題,並運用所學的知識和技能來尋找最佳的解決方案。 其次,工程活動需要嚴謹的設計和詳細的計劃。我們必須先分析問題的性質和要求,然後制定詳細的實施計畫。在實施過程中,我們要密切關注每個環節,確保過程符合要求和預期。最後,在工程活動中,我們還需要注重環境和社會影響,採取措施最小化負面影響。只有堅持這些基本概念和原則,我們才能夠設計出安全、可靠、高效的工程解決方案,造福社會。
6 提示工程的高級技巧與應用
00:07:23 ~ 00:10:05
6.1 語言學在提示工程中的重要性
00:07:23 ~ 00:07:45
語言學在提示工程中的重要性
語言學是理解和改善人機交互的關鍵。在提示工程領域,語言學的應用能夠幫助我們設計出更自然、更流暢的人機對話。
首先,語言學可以幫助我們分析用戶的輸入,了解他們的意圖和情感。通過對話模型中的語音、詞彙和句法模式的深入研究,我們可以更準確地捕捉用戶的需求,從而提供更適切的回應。
此外,語言學還有助於提高對話系統的自然性。通過學習自然語言的語法規則和話語模式,我們能夠設計出更加貼近人類對話的提示。這不僅能增強用戶體驗,也有助於建立更友好、更互動的人機關係。
總而言之,語言學在提示工程中扮演著舉足輕重的角色。它不僅有助於更好地理解用戶需求,也能幫助我們設計出更自然流暢的對話系統。未來,我們應該進一步深入探索語言學在人機交互領域的應用,以求達到更高的交互效果。
6.2 語言模型的原理和應用
00:07:47 ~ 00:08:34
語言模型是人工智能領域中一項重要的技術,它能夠根據大量的文本資料,學習語言的規律,並生成人類可理解的文本內容。其原理是通過統計分析和機器學習技術,建立詞與詞之間的關係模型,從而預測下一個最可能出現的詞語。
現今,語言模型被廣泛應用於各種自然語言處理任務中,如智能回答、文章生成、機器翻譯等。其中,Kubo是一款近期引起廣泛關注的語言模型,它在自然語言理解、文本生成等方面展現出了出色的性能。
Kubo模型建立在深度學習技術的基礎之上,利用大規模的文本數據,學習語言的統計規律。透過複雜的神經網路結構,Kubo可以捕捉詞與詞之間的複雜關係,並根據上下文預測最合適的下一個詞語。這樣的能力不僅可以應用於文本生成,還可以用於語音辨識、問答系統等領域。
未來,隨著硬體技術的進步和數據集的不斷擴充,我們可以預期Kubo這類先進的語言模型將會在各種自然語言處理任務中發揮更加重要的作用,為人類帶來更加智能化的體驗。
6.3 語言模型的歷史和發展
00:08:36 ~ 00:10:05
語言模型的歷史和發展
現代自然語言處理技術的發展源於早期的統計模型。在 20 世紀中葉，研究人員開始利用統計學和機率論的方法,來研究語言的結構與特性。隨著計算能力和資料儲存技術的進步,這些統計式語言模型逐漸變得更加複雜和強大。
到了 21 世紀,基於神經網路的語言模型開始崛起。這種語言模型利用深度學習技術,能夠更好地捕捉語言中的複雜模式和語義關係。近年來,大型預訓練語言模型如 BERT、GPT 等的出現,更大大提高了自然語言處理的能力。這些語言模型經過海量文本的預訓練,可以在各種下游任務中發揮強大的性能。
未來,隨著人工智能技術的不斷進步,我們有理由相信語言模型將會變得更加強大和通用。它們將成為自然語言處理領域的關鍵技術基礎,推動各種智慧型應用的快速發展。業界和學界都在持續探索如何進一步提升語言模型的性能和應用,讓人機交互變得更加自然高效。
7 語言模型的歷史回顧和發展歷程
00:10:08 ~ 00:12:45
7.1 Eliza – 第一個自然語言處理程式
00:10:08 ~ 00:11:06
Eliza – 第一個自然語言處理程式
Eliza 是由人工智慧學者 Joseph Weizenbaum 在 1966 年所開發的一個程式。它是第一個能與人類進行自然語言對話的程式,可以模仿心理治療師的對話方式,引導使用者與之對話。
Eliza 的設計十分簡單。它根據使用者的輸入,從預先設定好的模式中選擇合適的回應,進而構造出符合對話模式的回答。例如,當使用者說「我很不開心」時,Eliza 可能會回應「為什麼你會感到不開心呢?告訴我更多吧。」
這種仿人對話的方式,讓使用者產生了與真正的心理治療師交談的錯覺。直到 Weizenbaum 解釋 Eliza 的運作方式後,人們才驚訝於這個簡單程式的成功。
Eliza 雖然功能有限,但它開創了自然語言處理領域的先河,為後續的對話系統和聊天機器人的發展奠定了基礎。它的出現標誌著人工智慧技術朝向模擬人類思維和行為邁出了關鍵一步。
7.2 Eliza的模式匹配機制及其功能
00:11:07 ~ 00:12:06
Eliza 的模式匹配機制及其功能
Eliza 利用模式匹配技術來回應使用者的輸入。它會分析使用者的話語,並試圖找到最合適的預先設定的回應模式。這些回應模式都經過精心設計,旨在引導對話向更深入的方向發展。
舉例來說,如果使用者說”我很沮喪”,Eliza 可能會回應”為什麼你感到如此沮喪呢?”。透過這樣的對話引導,Eliza 能夠引發使用者進一步思考和表達自己的情緒。
這種模式匹配機制使 Eliza 能夠模擬人類治療師的行為,引導使用者探索內心世界。它並不是單純地回答問題或提供標準答案,而是試圖與使用者建立一種共情和交流的關係。這種方式有助於使用者更好地認識自己,並尋找解決問題的道路。
7.3 Eliza的影響及局限性
00:12:09 ~ 00:12:45
Eliza 對交談模式的影響及其局限性
Eliza 是一個早期的對話系統,其影響深遠,但也存在明顯的局限性。 Eliza 透過模仿人類的對話模式,如提出開放式問題和重複使用者的陳述,讓使用者產生錯覺,以為自己正在與一個真正的心理治療師交談。 儘管如此,Eliza 只能進行簡單的問答,無法真正理解對話的意義和人類的情感需求。
Eliza 的出現開創了對話系統的先河,但其局限性也凸顯了人工智慧在理解和處理自然語言方面的困難。 即便今天的對話系統已經有了長足進步,但要真正實現人性化的交談,仍需要突破語義理解和情感交流等關鍵瓶頸。 未來的發展應該集中在增強對話系統的智能化和人性化,以滿足使用者在交流中的各種需求。
8 提示工程的思維模式和最佳實踐
00:12:48 ~ 00:14:32
工程的思維模式和最佳實踐
科技發展一日千里,工程師必須時刻掌握最新技術,以確保產品或系統的創新與優化。在此過程中,適當的思維模式和實踐方式扮演著關鍵角色。
首先,工程師應以開放、好奇的心態面對新事物。 不斷學習是工程師的職責所在,因為只有保持學習的動力,才能緊跟時代步伐,洞察技術發展趨勢。同時,工程師也要能夠獨立思考、提出創新想法。創新往往來自對既有模式的反思與突破,是推動技術進步的原動力。
其次,良好的協作和溝通能力也是工程師的必備技能。 工程專案通常需要跨領域團隊的通力合作,因此工程師必須能夠有效地傳達自己的想法,並兼顧他人的需求和意見。此外,工程師還要注重實際操作和細節管控,確保每個環節都能按計畫有序推進,最終交付優質的成果。
綜上所述,工程師應培養開放、創新、協作和管控的思維模式,並將其轉化為最佳實踐,以不斷推動技術進步,為社會創造更多價值。
9 零次提示與少量提示的技巧
00:14:36 ~ 00:16:47
9.1 提示工程的思維模式
00:14:36 ~ 00:15:16
工程師需要以開放和好奇的心態來思考問題。 我們必須嘗試從不同的角度分析問題,並考慮各種可能的解決方案。 這種思維模式鼓勵我們探索新的想法,不被固有的框架所限制。
同時,我們還必須保持耐心和持續的努力。 問題的答案可能並非一蹴而就,需要反覆嘗試和修正。 我們要學會接受失敗,並從中吸取教訓,以推進我們的解決方案。
此外,工程師還需要良好的溝通和協作能力。 與團隊成員、利害關係人進行有效的交流,能夠幫助我們更好地理解問題的複雜性,並達成共識。 只有通過團隊協作,我們才能發揮最大的影響力。
總之,這種開放、好奇和持續的思維模式,是成功工程師所必備的重要素質。 只有以這種態度來看待問題,我們才能發現真正創新的解決方案。
9.2 使用OpenAI的ChatGPT的簡介
00:15:18 ~ 00:16:47
利用大型語言模型提升生產力
大型語言模型 (Large Language Model) 是近年來興起的人工智慧技術,其中最知名的就是 OpenAI 公司開發的 ChatGPT。
ChatGPT 能夠以自然語言與用戶交談,回答各種問題,並協助完成各式各樣的任務,從撰寫文章、解決數學問題,到代碼編寫等。憑藉強大的語言理解和生成能力,ChatGPT 在多個領域展現了非凡的表現,並受到廣泛關注。
充分利用 ChatGPT 等大型語言模型的功能,可以大幅提升個人工作效率和生產力。例如可以請 ChatGPT 草擬電子郵件、撰寫演講稿,或是為複雜的專案提供思路建議。 通過將這些強大的 AI 工具融入日常工作中,使用者不僅能節省大量時間,還能獲得更出色的結果。
10 AI 幻覺和文本嵌入的概念與應用
00:16:51 ~ 00:20:36
10.1 介紹如何使用Chat GPT及其功能
00:16:51 ~ 00:17:41
使用 ChatGPT 的功能
ChatGPT 是一種強大的語言模型,能夠生成人類級別的文本。它通過機器學習技術,從大量的文本資料中學習到豐富的知識和語言表達能力,從而能夠流暢地回答各種問題,撰寫內容,甚至進行創造性思考。
ChatGPT 的使用非常簡單直接。 使用者只需在聊天框中輸入自己的問題或要求,ChatGPT 就會立即作出回應。 它能夠理解自然語言,並提供相關的、有意義的答覆。無論是回答問題、撰寫文章,還是提供建議和意見,ChatGPT 都能夠勝任。
此外,ChatGPT 還具有持續學習的能力。每次使用後,它都會根據使用者的反饋和互動,不斷優化和完善自己的回應。這使得它的表現越來越出色,越來越貼近人類的智慧。
總的來說,ChatGPT 是一個非常強大和有用的工具,可以為使用者帶來便利,提高工作和生活的效率。只要善加利用,相信它必將在各個領域發揮出更大的價值。
10.2 討論 Tokens 的概念及使用方式
00:17:43 ~ 00:20:36
10.2.1 探討 ChatGPT 的 token 使用和成本管理
00:17:43 ~ 00:20:36
隨著科技的進步,人工智慧技術不斷發展,其中ChatGPT的出現引起了廣泛關注。然而,對於 ChatGPT 來說,其運作背後的 token 使用和成本管理也值得關注。
首先,我們需要了解 ChatGPT 的基本運作原理。ChatGPT 是一種基於自然語言處理和深度學習的人工智慧系統,它可以根據用戶的輸入生成相應的回應。在這個過程中,它會消耗大量的計算資源和儲存空間,因此需要妥善管理其 token 的使用。
每次對話都會消耗一定數量的 token,而 token 的數量直接影響到 ChatGPT 的運行成本。因此,企業在使用 ChatGPT 時需要審慎地管理 token 的使用,合理控制成本,同時確保服務的質量。
除了 token 的使用,企業還需要關注 ChatGPT 的其他資源消耗,如 GPU 和內存的使用情況,並根據實際需求進行資源的調配和優化。只有這樣,企業才能更好地利用 ChatGPT 的強大功能,同時控制好成本。
11 創建文本嵌入的實際應用
00:20:38 ~ 00:22:04
文本嵌入的實際應用
文本嵌入技術在自然語言處理領域中極為重要,可以將文本轉換為數值表示,以便進一步進行各種分析和處理。 這項技術的實際應用十分廣泛,包括但不限於情感分析、文本分類和文本生成等。
首先,文本嵌入可用於情感分析。 通過將文本轉換為數值向量,我們可以計算文本的情感極性,從而識別出積極或消極的情感。 這可用於監控社交媒體上的用戶評論,並及時發現產品或服務存在的問題。
其次,文本嵌入在文本分類中也有重要應用。 將文本轉換為數值表示後,我們可以利用機器學習算法對文本進行分類,例如將新聞文章分類為不同主題。 這種技術在許多商業和社會應用中都有用武之地,例如客戶服務自動化和行政文件管理。
最後,文本嵌入在文本生成任務中也扮演著關鍵角色。 透過學習文本的潛在語義表示,我們可以生成具有人性化和語義連貫性的文本,如個性化的聊天機器人回應或新聞摘要等。 這些應用有望提升用戶體驗,並提高工作效率。
12 課程總結和後續學習資源
00:22:07 ~ 00:41:31
12.1 引用和提示工程的介紹
00:22:07 ~ 00:23:42
我的名字是 – 這句話引出了對自我介紹的期待。 這段文字作為部落格文章的開頭,可以繼續描述作者的背景和專業領域。
作為一名專業人士,我相信透過分享自己的故事和經驗,能夠啟發和幫助他人。 在這篇文章中,我將與大家分享我從事工程行業的點點滴滴。
工程是一個富有挑戰性的領域,需要結合專業知識、創造力和解決問題的能力。從設計到實施,每個步驟都需要仔細規劃和協調。工程師的角色是將抽象的概念具體化,為生活帶來便利和改善。透過不斷學習和實踐,我們能夠創造出更加智慧和高效的解決方案。
在這個過程中,我們需要保持靈活和開放的心態,隨時準備面對新的挑戰。 工程不只是一個技術領域,更是一種思維方式。不斷探索、嘗試和改進,是我們工程師的責任和使命。通過分享自己的經驗,我希望能夠激勵更多人投身於這個充滿無限可能的領域。
12.2 高級提示工程技術
00:23:44 ~ 00:25:11
軟體開發工程師是一個需要持續學習和提升的職業。 Anu Kubo 是其中的佼佼者,她在這個領域擁有豐富的經驗。
Anu Kubo 說她是一名軟體開發工程師。 這份工作需要高度的專業知識和技術技能。 軟體開發工程師必須掌握各種編程語言和框架,並不斷學習新的技術和工具。他們還需要具備解決問題和分析數據的能力,以確保所開發的軟體符合客戶的需求。
此外,軟體開發工程師還需要具備良好的溝通和團隊合作能力。 他們需要與產品經理、設計師和其他相關團隊成員緊密協作,確保項目順利進行。 擁有出色的溝通技巧和團隊合作精神是成為優秀軟體開發工程師的關鍵。
總的來說,成為一名出色的軟體開發工程師需要投入大量的時間和精力。 但對於那些熱愛技術並願意不斷學習的人來說,這無疑是一個充滿挑戰和機遇的職業。
12.3 向量和文本嵌入
00:25:13 ~ 00:41:31
12.3.1 探討零樣本提示和少樣本提示技術
00:25:13 ~ 00:25:57
零樣本提示和少樣本提示技術是近年來機器學習領域中受到廣泛關注的研究熱點。這些技術旨在解決在缺乏大量標記數據的情況下,如何訓練出高效的機器學習模型的問題。
零樣本提示技術是利用人類自然語言知識對模型進行引導和啟發,無需任何訓練數據。透過精心設計的提示,模型可以快速理解任務要求,並產生出令人驚嘆的結果。這種方法在很多任務上效果顯著,但同時也存在一些局限性,例如要求人工設計高質量的提示,以及提示的泛化能力有限等。
相比之下,少樣本提示技術則是利用少量的標記數據,輔以人工設計的提示,來訓練出效果更好的模型。這種方法兼顧了數據效率和模型性能,在一些實際應用中表現出色。關鍵在於如何設計出既簡單又高效的提示,以及如何利用有限的訓練數據,最大化模型的學習能力。
總的來說,零樣本提示和少樣本提示技術為機器學習帶來了新的思路和機遇。未來這些技術將會不斷完善和發展,為各種應用場景提供更強大和靈活的解決方案。
12.3.2 了解 AI 幻覺及其原因,並介紹文本嵌入和向量
00:26:01 ~ 00:41:31
了解 AI 幻覺及其原因並介紹文本嵌入和向量
AI 系統雖然能夠感知和處理各種資訊,但有時也會產生錯誤的判斷和預測,這種現象被稱為「AI 幻覺」。造成 AI 幻覺的原因可能包括訓練資料的偏差、模型設計上的缺陷,或是處理複雜問題時的技術限制。為了解決這些問題,研究人員開始探索新的技術,包括文本嵌入和向量表示。
文本嵌入是一種將文本轉換為數值向量的方法,能夠捕捉文本中的語義資訊。這些向量表示可以用於各種自然語言處理任務,如文本分類、情緒分析和機器翻譯。同時,向量化也使得機器學習模型能夠更有效地處理文本數據。
透過持續改進和創新,我們相信 AI 技術終將克服幻覺的挑戰,為人類帶來更多的便利和價值。未來,深入理解 AI 系統的工作原理,並開發更加精準、可靠的模型,將是研究的重點方向。
FAQ
什麼是提示工程?
提示工程是一門綜合性的工程學科,涉及各類科學和技術原理的應用。它旨在解決現實世界中的問題,需要嚴謹的設計和詳細的計劃,同時還要注重環境和社會影響。
語言學在提示工程中扮演什麼角色?
語言學在提示工程中扮演著關鍵角色。它可以幫助我們分析用戶輸入,了解其意圖和情感,並設計出更自然流暢的對話系統,增強人機交互的效果。
什麼是語言模型?它有哪些應用?
語言模型是人工智慧的一個重要分支,它利用機器學習方法,建立對人類語言的數學模型,從而實現機器對自然語言的理解和生成。語言模型被廣泛應用於機器翻譯、對話系統、內容生成等領域,為人類帶來極大的便利。
Eliza是什麼?它在自然語言處理領域有什麼影響?
Eliza是由人工智慧學者Joseph Weizenbaum在1966年開發的第一個能與人類進行自然語言對話的程式。它通過模式匹配技術模擬心理治療師的對話方式,開創了對話系統的先河,為後續的聊天機器人發展奠定了基礎。
如何有效利用大型語言模型提升工作效率?
大型語言模型如ChatGPT可以在撰寫文章、解決問題等方面提供強大的支援。利用這些工具可以大幅提升個人的工作效率和生產力,節省大量時間,獲得更出色的結果。
什麼是文本嵌入?它有哪些應用?
文本嵌入是將文本轉換為數值向量的技術,可以捕捉文本中的語義資訊。這些向量表示可用於情感分析、文本分類和文本生成等自然語言處理任務,在很多商業和社會應用中都有重要用途。
零樣本提示和少樣本提示技術是什麼?它們有什麼特點?
零樣本提示和少樣本提示是近年來機器學習領域的研究熱點。前者利用人類自然語言知識對模型進行啟發,無需任何訓練數據;後者則利用少量標記數據輔以人工設計的提示,兼顧了數據效率和模型性能。這些技術為機器學習帶來了新的思路和機遇。