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大模型能自己優(yōu)化Prompt了,曾經(jīng)那么火的提示工程要死了嗎?

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 機器之心
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大模型能自己優(yōu)化Prompt了,曾經(jīng)那么火的提示工程要死了嗎?

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原標題:大模型能自己優(yōu)化Prompt了,曾經(jīng)那么火的提示工程要死了嗎?
關(guān)鍵字:模型,提示,工程,圖像,人類
文章來源:機器之心
內(nèi)容字數(shù):7316字

內(nèi)容摘要:


選自IEEE
機器之心編譯
編輯:Panda人類設計 prompt 的效率其實很低,效果也不如 AI 模型自己優(yōu)化。2022 年底,ChatGPT 上線,同時引爆了一個新的名詞:提示工程(Prompt Engineering)。
簡而言之,提示工程就是尋找一種編輯查詢(query)的方式,使得大型語言模型(LLM)或 AI 繪畫或視頻生成器能得到最佳結(jié)果或者讓用戶能繞過這些模型的安保措施?,F(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)上到處都是提示工程指南、快捷查詢表、建議推文,可以幫助用戶充分使用 LLM。在商業(yè)領(lǐng)域,現(xiàn)在也有不少公司競相使用 LLM 來構(gòu)建產(chǎn)品 copilot、自動化繁瑣的工作、創(chuàng)造個人助理。
之前在微軟工作過的 Austin Henley 最近采訪了一些基于 LLM 開發(fā) copilot 產(chǎn)品或服務的人:「每一家企業(yè)都想將其用于他們能想象到的每一種用例?!惯@也是企業(yè)會尋求專業(yè)提示工程師幫助的原因。
但一些新的研究結(jié)果表明,提示工程干得最好的還是模型自己,而非人類工程師。
這不禁讓人懷疑提示工程的未來 —— 并且也讓人越來越懷疑可能相當多提示工程崗位都只是曇花一現(xiàn),至少少于當前該領(lǐng)域的想象。
自動微


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聯(lián)系作者

文章來源:機器之心
作者微信:almosthuman2014
作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務平臺

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