读完谷歌69页提示工程白皮书后的5个核心要点

我们正身处一场人工智能革命之中,且其发展势头丝毫未减。但关键在于:仅仅拥有AI工具远远不够。真正的力量在于懂得如何运用它、引导它,并让它为你所用——这正是提示工程的意义所在。

近期谷歌发布了一份69页的白皮书,深入剖析了这项关键技能。通过研读,我发现其中大量观点印证了我在实际工作中的观察。这不仅仅是编写几行文字的技巧,更是掌握一种全新的沟通方式。

今天,我将分享每位创业者、内容创作者和企业管理者都必须理解的5个核心要点。

1.背景和清晰度是不可协商的

人工智能依赖于清晰度。

模糊的提示会导致模糊的结果。

白皮书强调了需要详细的指示、具体的目标和明确定义的参数。

把你的AI当作一个技能高超但有点迷糊的团队成员——你给予的指导越多,输出就越好。

例子:想要一个社交媒体帖子? 不要只说,“写一篇关于我新产品的帖子。”

而应该说,“写一篇LinkedIn帖子宣布我们新项目管理软件’FlowMaster’的发布。目标受众是科技公司的项目经理。强调关键优势:改善团队协作、简化工作流程和提高生产力。使用专业但有吸引力的语调。包含呼吁访问我们的网站进行免费试用的行动号召。关于软件功能和价格的哪些具体细节最有帮助?”

清晰度就是力量。

2.提示工程是新型素养

这不是夸张;这是现实。

白皮书明确指出:提示工程是一项核心技能,就像编码或数据分析一样。

它是关于理解语言、背景,以及如何构建你的请求以从AI获得特定结果。

例子:考虑生成一个营销计划。

新手可能会要求AI"创建一个营销计划。"

专业人士会说,“请以拥有10年科技行业经验的营销顾问身份。为针对小型企业的新SaaS产品制定12个月的营销计划。包括内容营销、社交媒体和电子邮件营销的策略。为了创建最有效的计划,你需要了解我们的预

内容概要:本文档《google提示工程.pdf》深入探讨了提示工程技术,旨在为用户提供编写高质量提示的指导。文档涵盖了提示工程的基础概念、多种提示技巧(如零样本提示、少量样本提示、系统提示、角色提示、上下文提示、回退式提示、思维链、自我一致性、思维树和ReAct),以及如何通过自动化提示工程(APE)生成提示。此外,文档详细介绍了大语言模型的输出配置参数(如温度、Top-K与Top-P),并强调了在提示工程中使用示例、保持简洁、明确输出要求、优先使用指令而非约束条件等最佳实践。文档还讨论了多模态提示、JSON输出格式的优势与挑战,以及与其他提示工程师合作实验的重要性。最后,文档总结了提示工程的迭代性质,建议详细记录提示尝试,以优化提示词并适应模型更新。 适合人群:具备一定编程基础,对大语言模型和提示工程感兴趣的开发者、数据科学家及机器学习工程师。 使用场景及目标:①帮助用户理解和掌握提示工程技术,提升与大语言模型交互的效果;②指导用户为特定任务编写高效的提示词,如文本生成、代码编写、数据解析等;③通过最佳实践和实例,帮助用户优化提示词,提高模型输出的准确性和相关性。 其他说明:本文档提供了大量实例和代码片段,帮助用户更好地理解和应用提示工程技术。同时,文档强调了提示工程的迭代性和实验性,鼓励用户不断尝试和优化提示词,以适应不同模型和任务需求。
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李孟聊人工智能

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