3014249210http://paper.people.com.cn/rmrb/pc/content/202602/27/content_30142492.htmlhttp://paper.people.com.cn/rmrb/pad/content/202602/27/content_30142492.html11921 为人民出政绩 以实干出政绩
人們嘗試過各種奇葩策略，試圖從大型語言模型（LLM，ChatGPT等工具背後的AI技術）中獲得更好的回饋。有些人深信，威脅AI能讓它表現得更好；另一些人認為，禮貌待人會讓聊天機器人更配合；還有些人甚至要求機器人扮演某個研究領域的專家來回答問題。這樣的例子不勝枚舉。這都是圍繞著「提示工程」或「情境工程」——即建構指令以使AI提供更佳結果的不同方法——所形成的迷思的一部分。但事實是：專家告訴我，許多被廣泛接受的提示技巧根本不起作用，有些甚至可能是危險的。但是，你與AI的溝通方式確實至關重要，某些技巧真的能帶來差異。
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Lambert 还指出了一个技术层面很少被外界提及的问题：不同模型之间存在微妙的数据分布差异。