Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - What is Generative AI?
在本章中，我们将深入探索生成式 AI 的世界及其在提示工程中的作用。生成式 AI 指的是专注于创建数据（如图像、文本或音频）而不是处理现有数据的一个人工智能技术类别。
我们将探讨生成式 AI 模型，特别是生成式语言模型，如何在提示工程中发挥关键作用，以及如何对它们进行微调以适用于各种 NLP 任务。
Generative Language Models
生成式语言模型，如 GPT-3 和其他变体，因其生成连贯且语境相关的文本的能力而广受欢迎。
生成式语言模型可用于广泛的任务，包括文本生成、翻译、摘要等等。它们通过为自定义提示提供符合语境感知的响应，为提示工程奠定了基础。
Fine-Tuning Generative Language Models
微调是使用特定于任务的数据将预训练语言模型调整到特定任务或域的过程。
提示工程师可以使用特定领域的数据集，微调生成式语言模型，从而创建出在特定任务中表现卓越的基于提示的语言模型。
Customizing Model Responses
-
Custom Prompt Engineering − 提示工程师具有灵活性，可以通过使用定制化的提示和指令来定制模型响应。
-
Role of Generative AI − 生成式 AI 模型允许进行更动态和交互式的交互，其中模型响应可以通过在提示中纳入用户指令和约束来修改。
Creative Writing and Storytelling
-
Creative Writing Applications − 生成式 AI 模型广泛用于创意写作任务，如生成诗歌、短篇故事甚至交互式讲故事体验。
-
Co-Creation with Users − 通过互动提示让用户参与到写作过程中，生成式 AI 可以促进共同创造，允许用户在讲故事的努力中与模型协作。
Language Translation
-
Multilingual Prompting − 可以对生成式语言模型进行微调，以用于多语言翻译任务，从而使提示工程师能够构建基于提示的翻译系统。
-
Real-Time Translation − 交互式翻译提示允许用户从模型中获取即时翻译响应，使其成为多语言交流的宝贵工具。
Multimodal Prompting
-
Integrating Different Modalities − 生成式 AI 模型可以扩展到多模态提示，在多模态提示中，用户可以组合文本、图像、音频和其他形式的输入，以从模型中引出响应。
-
Enhanced Contextual Understanding − 多模态提示使生成式 AI 模型能够提供更全面且具有上下文感知能力的响应，从而增强用户体验。
Ethical Considerations
-
Responsible Use of Generative AI − 与任何 AI 技术一样，提示工程师必须考虑伦理影响、潜在偏差以及生成式 AI 模型的负责任使用。
-
Addressing Potential Risks − 提示工程师应密切监视并减轻与内容生成相关的风险，并确保以负责任的方式部署模型。