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。現(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。」這也是企業(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)，至少少于當前該領域的想象。
自動微

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