人工智能豆包
Ai模型输出结果，由三个要素决定：
（要让AI好用，要做好这三条）
大模型本身（最重要的要素）：是整个过程的放大器，是模型输出效果的第一重要要素。决定了如何解读和处理输入的文字
任务理解：对具体场景的准确把握比如翻译文言文时，要确定是搞笑风格、陕北原生风格还是儿歌风格这种理解对应到表达理论中的"本意"
提示词技巧：虽然大家最关注，但实际上是最次要的，因为这是我们能够控制和调整的部分。
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不能写出牛叉子提示词，要有两个能力:
关键要素只有两个：结构化，压缩
要做好这两点不容易，结构化意味着你要有理工科的逻辑 结构思维，能够迅速地把一个任务或一个想法，拆解成函数步骤。而压缩，需要你具备文科对语言的提炼和把控，较高的文学素养，洞察能力和理解感受能力。
因此，文科生也是有机会成为提示词师，甚至可以说是大有机会。
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实际上，在刚刚出现这个概念时并没有 “Prompt” 这样的称呼，在早期的论文中其往往会被称为 “输入形式（format）” 或 “输入模版（template）”，但随着领域的发展，尤其是在 GPT-3 之后，Prompt 的叫法才被逐步确定，大家认同 “提示” 的概念与其作用更加贴切，尤其是在大语言模型的语境下尤为合适，因此逐渐成为了公认的称呼。
那 Prompt 到底在提示什么呢？
模型能力的应用越来越向 “预训练” 的部分倾斜，绝大多数能力应当是在 “预训练” 阶段就构成的，而非通过进一步的训练构建。
而在这种思想的基础上，Prompt 则像一把解锁模型能力的钥匙，让这些 “预训练” 阶段构成的能力唯我所用。因此，Prompt 就是在提示模型回忆起自己在预训练时学习到的能力。
我们可以把 “知识” 和 “能力” 进行更进一步的分解，我们更多的是希望使用大模型的能力（理解，总结，生成，推理，e.t.c.），而非知识。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《"AI模型三大核心要素曝光：大模型+任务理解+提示词，文科生逆袭 》能对你有所帮助！
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