改善节奏 2024 Week 01 回顾

2024-01-06

生活

新年伊始，总是要立几个 flag 的。今年的 flag 之一，是改善节奏。

节奏分两部分，一部分是项目的节奏，一部分是时间的节奏。

解决一个问题的过程看成是一个项目，例如写一个程序，完成一篇文章。如何安排项目中各项工作，哪些快哪些慢，哪些早哪些晚，哪些需要精细哪些可以粗放，就是项目的节奏。

提示词工程的问题视角 2023 Week 52 回顾

2023-12-30

生活

在刚刚过去的 12 月，OpenAI 发布了一份提示词工程指南。这份文档列出了一些和大语言模型助手沟通的基本原则，包括指令要清晰、复杂任务要拆分、最好给出示例、给出操作流程等等。

这些基本规则，和今年 4 月份吴恩达教授的短课程相似——那门课叫《面向开发者的提示词工程》。不过，在吴恩达教授的课程中，介绍的是用大模型开发应用的基本原则，以及大模型的几类常见应用：总结、判断、转换、扩展。容易看出，其中并没有包括人们常见的使用大模型的方式：问答。

人们希望大语言模型能直接给出答案。这是更为直觉的用法，或者说，人们希望能像使用搜索引擎那样使用大语言模型，或者像靠谱的人类助手相似，能够三言两语就完成沟通，而不是先做一堆准备工作，先写一篇小作文。

2023-12-23

生活

膜拜提示词工程技巧，背下提示词模板意义不大。这东西会快速更新，但是规则不变。

构建提示词工程的视角其实是问题构建。

第一步，识别问题。问题的发生一定会伴随着一些明显的特征，让我们能够感受到问题的存在。此时的问题可能非常具体且易于确定，也可能很宽泛或带有创造性。例如，我要查询某天发生了什么事情，这个问题非常具体。但如果是要让AI帮我们撰写一份符合公司实际需要的市场活动方案，则是更加宽泛、更需要创造力的。

2023-12-16

生活

几天前，OpenAI 发布了一份提示词工程指南，列出了几项和大语言模型助手沟通的基本原则，包括指令要清晰、复杂任务要拆分、最好给出示例和操作流程等等。

2022 年 9 月 13 日，OpenAI 的 Sam Altman 和 LinkedIn 的 Reid Hoffman 有一场对谈。Sam Altman 认为提示词工程是个短期需求：

“5 年后我们将不再需要提示词工程，或者只需在这方面做少量工作。将来的 AI 系统不会因为增补了某个特定词就会产生截然不同的输出，而是可以较好地理解自然语言，用户只需以文本和语音形式输入指令，即可让计算机完成图像生成、资料研究、心理咨询等复杂任务。”

2023-12-09

生活

我觉得还会继续存在一段时间。

具体原因以后写一篇长文来讲吧。

本文由ChatGPT, Github Copilot 协助完成。图片由 Stable Diffusion 生成。