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朋友去了美国能微信聊天吗(在美国能和中国微信聊天吗)

来源:原点资讯(www.yd166.com)时间:2023-04-19 01:02:01作者:YD166手机阅读>>

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朋友去了美国能微信聊天吗,在美国能和中国微信聊天吗(1)

Prompts:cartoon style --iw 2

ChatGPT火爆之后,也跟着带火了一个词——Prompt。

Prompt英文翻译过来就是「提示」。当你给ChatGPT提问的时候,其实你就在做Prompt。

你大概也感觉到了,你给的Prompt好不好,ChatGPT的回答差别会很大。刚开始的时候,很多人对于ChatGPT还不是很熟悉,以为它还只是一个聊天的玩具,类似于以前的Siri,或者是Echo、小度、小爱等,我们会给它一些比较初级的问题,比如「你能给我写首诗吗?」「你能告诉我美国的总统是谁吗?」结果得到的回答其实也一般般,感觉只是比Siri、Echo等好了一点点而已。

这个时候,其实是Prompt给得不够好,导致ChatGPT的潜能没有激发出来。

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朋友去了美国能微信聊天吗,在美国能和中国微信聊天吗(2)

Prompts:cute style,cartoon style --iw 2

如何激发ChatGPT的潜能?这里的关键还在于你的Prompt。

比如,你如果在写诗的问题上再精细化的描述:唐诗,七言绝句,以清明为主题这几个关键词,你会发现它写出来的诗比之前上一个档次,而且和你想要的更加接近。不信,你试试看。

同样的事情发生在Midjourney这种图像生成的AI上。记得我最早使用的时候,发现它给我画的画比别人的差那么一些,后来我才注意到别人的Prompt提示词比我的更加精确。

比如我刚开始只是告诉它,我想画一幅山水画,结果感觉一般般。后来看了别人画的比较好的同种类型画,别人的Prompt里甚至配上了一首诗,甚至还指出了需要某个名人的风格。

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朋友去了美国能微信聊天吗,在美国能和中国微信聊天吗(3)

Prompts不同,结果就完全不同

为什么Prompt这么重要?这是由生成式AI的基因决定的。

生成式AI的底层机制是一个概率模型,根据你提出的Prompt,生成的结果有千千万万种可能性,到底哪一种是你想要的呢?

还是以写诗为例,如果我们只是让它写一首诗,那么它就不知道写哪种类型的,现代诗还是古诗?现代诗写的是哪个作家的风格的?以什么为主体?它都不知道。

于是,它只能以它的理解,或者说模型有一套自己默认的方式给你写一首诗,根据我的测试,大概率是古诗,而且内容比较宽泛,于是我会感觉到一般般,甚至不及我的水平。

这个原因,其实可以以我们日常的对话来类比。如果,你让我写首诗,我当然也是按照我的思路随便写一首。因为你给的提示太开放了。生成式AI也是如此。你的问题越开放,它给出的回答越宽泛。你的问题越精确,它的回答也越精确。

你的问题里的关键词相当于给它指了路,那些关键词就相当于在它寻路的路上的路标。相信很多人都有在地铁站换乘的经验,或者是景区旅游的经验,当你站在路口需要决定向左走还是向右走的时候,那些路标是多么重要。

而生成式AI站在路口不仅仅是向左走还是向右走的问题,而是向A方向,还是B方向,还是C方向,还是D方向,还是E方向的问题,你想想,那这个提示是何等的重要。

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Prompt是生成式AI技术一次重要的调优策略。

ChatGPT能够说人话,很大程度上得益于在模型训练的时候人工给出的Prompt。之前GPT的效果其实并没有那么好,因为它完全依赖于自己的一套数学模型。数学模型只是纯粹的以概率决定论,但是有个问题是概率太多可能性了。

这个时候,人工给出的提示相当于在原有的概率模型里增加了人的语言的风格。人说话的风格和纯粹的文本风格比维基百科这种还是有很大差别的。

通过人工的Prompt,GPT模型逐渐学习到了人说话的这种风格,然后去模仿这种风格,慢慢的越来越像人话了。

另外,在训练的时候,它会根据人工的Prompt给出多个答案,工程师会判别这些答案给答案排序。这相当于是有一层反馈机制。大模型就慢慢的知道了哪种是好的,哪些是次优的,哪些是不好的。这相当于是一种奖励和惩罚,之后,大模型就逐渐给出奖励高的答案,回避被惩罚的答案。

这个其实和我们在学校学习写作文的过程非常相似。老师就扮演了Prompt工程师的角色,他给题目,相当于给了Prompt,学生写了一篇作文,老师改作文打分,学生逐渐知道了哪种写法是好的,哪种写法是不好的,下次就尽量按照好作文能够得高分的方向上去靠。

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朋友去了美国能微信聊天吗,在美国能和中国微信聊天吗(4)

Prompts:The main subject of the image is small humans looking at a screen, with the background depicting an AI drawing/painting and a further background of colorful and vibrant light streams

ChatGPT的到来,同时也带来了一个新岗位——Prompt工程师,一种专门为模型提升做Prompt的职业。

目前的很多大模型都是通用AI,所以普通人也能做Prompt。随着大模型向垂直领域的专用AI进军,比如法律、医疗、金融、教育等等,逐渐需要行业的专业人士做Prompt。于是,一种以Prompt为工作内容的新职业诞生,很多人将会进入到相关的行业,而且可以预见,最先加入的人会吃到一波红利。

同时,就像以Google和百度为领导者的搜索时代,个人的搜索能力非常重要。如何精准快速的找到信息,其实和一个人的专业能力和搜索能力都非常相关。很多人其实并不知道使用搜索引擎的一些技巧,甚至连最简单的关键词搜索的技巧都不知道。

同样的,在生成式AI的时代,个人的Prompt能力也非常重要,甚至可以说更重要。高质量的Prompt和低质量的Prompt,生成的答案可能是指数级的差别。如果发现生成式AI平台给的答案不够好的时候,不妨提升一下Prompt。如果不知道如何给出高质量的Prompt,不妨去学习一些技巧,当然还有专业能力,就如搜索时代一样。

在未来,Prompt如同之前的搜索一样,会成为一种竞争力。至少,我已经看到有些招聘要求上已经多了一条,熟练使用ChatGPT,其本质就是熟练的进行Prompt,快速的找到高质量的答案。

生成式AI不像一个机器,更像一个人,你和它对话,不妨把它当朋友,你们聊得越多,彼此越熟悉。

在聊的过程中,你从它那里学到知识,它也从你那里了解到你想知道什么,你越来越知道它想你怎么问,它越来越知道怎么回答你,这不就越来越投机么?

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在AI领域,Prompt就像是智能手机上的APP。如今,国外甚至出现了专门卖Prompt的网站,有些竟然卖到6美元,比很多APP还贵。

过去的简历里,通常写着「熟练使用Office」;未来的简历,得改成「精通Prompt」。

为了让大家更好地记住Prompt,我给这个新职位起了个新名字,叫「AI助产师」。这个名字咋样,是不是又好玩又好记?

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