Prompt engineering是指設計和調整自然語言處理模型的輸入，以改善其性能和準確性。該技術的主要目的是提高模型對預期輸入的理解和處理能力，並減少對不必要或無關信息的依賴。
Prompt engineering的核心思想是利用領域知識和對目標任務的理解來指導模型的學習和推理。通過設計和調整特定的提示或提示模板，可以引導模型學習和記憶與目標任務相關的信息，並避免干擾因素對模型的影響。
Prompt engineering常用於文本生成、問答系統、語言理解和對話系統等自然語言處理應用中。它可以幫助模型更好地理解和回答問題，生成更自然和一致的文本，以及更有效地理解和回應用戶的指令。
儘管prompt engineering對提高模型性能有著明顯的好處，但其實現需要精心設計和調整提示，以確保其真正指導模型的學習和推理。因此，它需要專業知識和技能，並且需要根據具體應用場景進行調整和優化。
如何快速學會Prompt Engineering?
如果您不熟悉語言模型和Prompt engineering，以下是一些快速學習的方法：
- 閱讀相關文章和教程：可以在網絡上搜索相關文章和教程，以了解Prompt engineering和語言模型的基本知識。例如，您可以閱讀 OpenAI 的 GPT 系列模型相關論文，或者瀏覽機器學習社區的相關博客和文章。
- 參加相關的線上課程：線上課程可以幫助您更深入地了解語言模型和Prompt engineering。例如，Coursera 和 Udemy 上都有相關的課程，您可以通過這些課程學習相關的技能和知識。
- 實踐和實驗：通過實際的實踐和實驗，您可以更好地理解和掌握Prompt engineering和語言模型。例如，您可以嘗試使用一些現有的語言模型庫進行自然語言處理任務，並試著設計和優化提示以提高模型的性能。
- 參加相關的社群和討論區：加入相關的社群和討論區可以幫助您與其他人交流和學習。例如，您可以參加機器學習和自然語言處理社群，並參與相關的討論和活動。
影片摘要
透過 prompt engineering 技能，可以讓人工智慧執行更高品質的工作，而這個技能已經成為一個新的職業，收入可能高達 25-33.5 萬美元，而且任何人都可以學習，不需要學位也不需要懂得如何編程。
要點
- 📚 OpenAI Playground Example Applications 是一個很好的入門資源，提供各種應用範例和對應的 AI 回應。
- 📄 OpenAI 的最佳 Prompt Engineering 實踐頁面提供了關於 Prompt Engineering 如何運作，如何提高效能，以及最常用的參數的解釋。
- 🎓 Learnprompting.org 是一個針對人工智慧溝通的免費開源課程，對於提升 Prompt 的技巧非常有幫助。
- 💻 GitHub Prompt Engineering Guide 包含了許多指南和研究，可以學習到更多 Prompt Engineering 的技巧。
- 💬 GitHub Chatbot Prompts 提供了 Chat 2T 模型的多種範例，可以幫助你找到更多人工智慧的使用案例。
- 🌐 Share GPT 是一個網站，可以分享人工智慧和 Chat 2T 的對話，提供了大量的 Prompt 範例和靈感。
- 📖 Emergent Mind 是一個分享人工智慧資源和文章的網站，可以學習到更多 Prompt Engineering 的相關知識。