为什么要学习提示工程(Prompt Engineering)

因为在大语言模型下的Garbage In Garbage Out(GIGO)

"Garbage in, garbage out"(GIGO)是一种常用的计算机科学和信息技术领域的表达方式,意为“垃圾进,垃圾出”。这个表达形式强调在计算机系统或信息处理中,如果输入的数据质量不好或不准确,那么输出的结果也会是垃圾或无效的。

这个原理指出,无论计算机系统多么强大和复杂,它只能处理输入的数据,并根据这些数据执行特定的操作。如果输入数据有误、不完整或不可靠,那么计算机系统也无法产生正确、有用或有意义的输出。

这个原则也适用于使用人工智能模型,如语言模型。如果输入给模型的提示或问题不明确、不合理或不正确,那么模型生成的回答可能是不准确或无用的。因此,在使用人工智能模型时,也需要注意确保输入数据(你的问题,你的提示词)的质量,以获得更好的输出结果

借助Prompt Engineering,Prompt能更好地发挥其引导、限制和明确AI系统行为的作用,成为人机协同的有效桥梁。

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09-25 14:34
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西北工业大学 C++
#我的岗位说明书# 本人bg:9本,AI专业base:西安岗位:AI工程师,AI软件开发方向部门:服务与软件研发管理部入职与日常:第一次租房就租到了不错的合租房子,但相应地价格也高些,1500/月。我是在入职前几天入职的,租了三个月,租了第二天马上就开始收费,好几天都浪费了😂。最后入职后被分配的工作地点居然不是西安华为基地,被安排到了三公里路程外的另一个地方了,据说是基地工位不够了。所以在此建议大家入职前可以先住酒店,确定了具体工作地点再租房。华为对新人非常友好,对包括实习生在内的新人培养都非常重视,前几个月会有专门指定的导师带,会制定专门的培养计划并安排工作。入职的第二和第三周帅哥XM(基层管理者)都会找我和导师对一下培养进度,还给我答疑讲了很多关于公司的事情,知识up up。我那年轻漂亮的美女主管人也是很好,对我很照顾。按惯例会请入职新人吃饭,还安排了组里另一个同事姐姐每天陪我吃饭,根本不用担心融入不了。HR也会问我实习满不满意,工作内容和之前所学对不对口,需不需要换导师之类的。感觉对实习生的体验很重视哈哈哈。我们部门还针对AI岗和算法岗的实习生开了一系列AI相关培训课程,包括网课和直播课等,每门课完成考试或进行知识总结,当然这不是强制的,完全自愿参加,我参加了感觉还学到挺多的,还拿到了个“优秀学员”荣誉称号嘿嘿。华为内网课程特别多,每门课都是讲实际工作中能用到的精华部分,几个小时能讲完学校一学期讲的东西。实习生入职就分配一个宽敞的工位、两个大屏幕、人体工学椅、折叠床(中午躺床上舒舒服服睡)。上班时间9点~17点半,中午休息俩小时,实习生无需加班,但每周需干满40小时。实习时长自己选,2个月到一年都可。请假随便请,可以按分钟请,但是扣对应时长的工资。😂感觉大公司的流程就是很规范很完善,办理各种事情都有对应的案例流程。加班没加班费,但是加班到20:35会有免费价值25元的夜宵。下午不定期有水果福利。如果实习生能待到中秋节,也会有中秋礼盒福利。工作内容:大方向是大模型应用(不知属于算法还是开发?),主要是调用大模型api做一些事,涉及RAG和prompt工程。具体小方向就不透露了😂。我实习期间做的工作主要可以分为算法预研和测试开发两块。算法这块,之前组里已经做过了一个基础版本,但效果不佳,我进来之后就看看论文,以及业界的各类公开解决方案,结合各种前沿的优化tricks,设计出了一个新的算法pipeline,将准确率提高了很多。在企业做的算法感觉和在学校里做的算法的目标感觉很不一样,在学校里做的算法可能只需要专心提高准确率刷榜超过SOTA就好了,企业的算法要尽可能优化用户体验,对响应速度有要求,导致很多别人刷榜使用的用时间换准确率的tricks在企业往往得被舍弃。测开这块,因为我实习期间做的这块算法除去我只有两个人在研究,也不急着交付,他们之前并没有做自动化测试,算法设计出来也不知道效果好坏。但可测试性这块必须要有人来做的,谁来做?当然是刚进来的实习生啦😂开源的数据集不够符合业务需求,那我就老老实实做了两百条测试数据,并写了一个约2k行的自动化测试项目,可以用多种指标测试多个算法。通过这个自动化测试项目,我也能够向同事自证我对算法的优化效果。在写这个自动化测试项目时,看了华为的Python语言编程规范,学到了很多呢。最后:hr姐姐告诉我实习评价是A,直通主管面,应该是优秀实习生啦!不卷了,离职跑路了
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