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原標(biāo)題：六位一線AI工程師總結(jié)爆火！大模型應(yīng)用摸爬滾打一年心得公開(kāi)，網(wǎng)友：全程高能
關(guān)鍵字：模型,提示,任務(wù),上下文,數(shù)據(jù)
文章來(lái)源：量子位
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夢(mèng)晨 西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI六位一線AI工程師和創(chuàng)業(yè)者，把在大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)上摸爬滾打一整年的心得，全！分！享！了！
（奇怪的六一兒童節(jié)大禮包出現(xiàn)了）
這篇干貨長(zhǎng)文，一時(shí)間成為開(kāi)發(fā)者社區(qū)熱議的話題。
有網(wǎng)友評(píng)價(jià)為，大模型領(lǐng)域少有的“有操作性”的實(shí)用見(jiàn)解，非常值得一讀。
這6位作者來(lái)自不同背景，比如有大廠工程師，也有開(kāi)發(fā)者，還有咨詢(xún)顧問(wèn)。
但他們的共同之處，是過(guò)去一年里一直在大模型之上構(gòu)建真實(shí)應(yīng)用程序，而不只是炫酷的Demo演示，他們認(rèn)為：
現(xiàn)在正是非機(jī)器學(xué)習(xí)工程師或科學(xué)家，也能把AI構(gòu)建到產(chǎn)品中的時(shí)候。
在他們的一系列分享中，網(wǎng)友熱議的亮點(diǎn)包括但不限于：
-何時(shí)用長(zhǎng)上下文、何時(shí)RAG、何時(shí)微調(diào)模型
多樣化輸出不止提高溫度，改變提示詞中示例的順序也影響結(jié)果
長(zhǎng)上下文不會(huì)讓RAG過(guò)時(shí)
“實(shí)習(xí)生測(cè)試”：如果大學(xué)生能根據(jù)提示詞完成任務(wù)，說(shuō)明比較完善了
每個(gè)大模型都有自己的偏好，Claude更喜歡XML格式，GPT系列更喜歡Markdown和JSON
如果靠提示詞已完成了90%的任務(wù)，微調(diào)可能就不值得投資
大模型當(dāng)裁判評(píng)估結(jié)果可能起作用，但不是萬(wàn)能的……
總之，無(wú)論

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作者微信：QbitAI
作者簡(jiǎn)介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破