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在AI搜索与生成式回答时代,仅靠传统SEO已不足。本文提出GEO提示工程,即结合生成式引擎优化与提示工程,通过优化内容结构、嵌入提示关键词、设计问答模块等方式,使页面更易被AI引用。文章详解了中文互联网环境下的实操策略,包括设计贴合中文表达习惯的提示句式、结构化内容、多模型测试及引用监测,并推荐AIBase工具量化优化效果,帮助内容既被AI“看见”又被“选中”。
自称生成式AI黑带选手的谷歌研究者HeikoHotz发布了一篇长文,详细介绍了自动提示词工程的概念、原理和工作流程,并通过代码从头实现了这一方法。自动提示词工程是什么?自动提示词工程是指自动生成和优化LLM提示词的技术,目标是提升模型在特定任务上的性能。APE可能将大有作为,让用户可以借助自动化的强大能力来优化提示词并释放LLM的全部潜力。
ChainForge是一款开源的可视化编程环境,专注于提示工程,旨在让用户能够轻松评估和测试文本生成模型的稳健性。在当前大型语言模型迅速发展的背景下,ChainForge提供了一种新颖的方法,使得测试模型对于特定提示的反应不仅变得简单更加有趣和直观。要体验ChainForge的全面功能,并探索更多关于可视化编程和提示工程的可能性,请访问ChainForge官网。
一位OpenAI员工在社交媒体上发表看法称,未来关键的技能不是提示工程是阅读、写作和口语。与人类有效沟通的能力将在2024年成为真正重要的技能,即便是对于那些可能年薪六位数以上的提示工程师。强调人类的独特之处可能是避免被AI取代的关键。
近期微软的研究成果展示了通过「提示工程」成功将GPT-4转化为医学专家的威力。在医学专业领域,GPT-4使用最新提示策略Medprompt在MultiMedQA九个测试集中取得了超过90%的准确率,首次超越其他高度微调的模型,如BioGPT和Med-PaLM。目前我们仍未触及提示的极限,也未达到微调的极限,为未来研究和发展提供了更多的探索空间。
最新研究发现,传统的提示工程在AI领域正逐渐被一种新型机器学习框架所替代,这一框架名为GATE。GATE允许大型模型主动向人类提问,以更好地理解用户的偏好,从不再依赖用户提供的提示信息。提示工程是否会消失,以及如何应对这一变化,仍有待进一步讨论和观察。
MetaAI研究人员提出了一种新的基于提示的方法,称为链式验证,可显著减少ChatGPT等语言模型产生的错误信息。ChatGPT和其他语言模型会重复复制不正确的信息,即使它们已经学到了正确的信息。总Meta的研究为减少类似ChatGPT等对话系统中的错误信息提供了新的思路。