一、基本概念
5W2H方法是一种有效的分析和问题解决框架,它包括了“什么(What)”、“为什么(Why)”、“谁(Who)”、“何时(When)”、“在哪里(Where)”、“如何(How)”以及“用什么手段(How Much/How many)”。
应用这个方法对Prompt进行分析,我们可以更深入地理解Prompt的构成、目的和效用。
What(什么)
- 定义:Prompt是一个触发大语言模型响应的输入文本,用于指导AI模型如何回应。
- 例子:提问、请求信息、生成内容、提供指令等。
Why(为什么)
- 目的:使用Prompt的目的是为了引导大语言模型以一种特定的方式回应,从而满足用户的需求或完成特定任务。
- 价值:增进交互效率、提高生成内容的相关性和质量、促进学习和创造性思考。
Who(谁)
- 使用者:Prompt可以被任何使用大语言模型的人使用,包括学生、教师、研究人员、作家、程序员、市场营销人员等。
- 目标受众:大语言模型的回应旨在满足特定用户或群体的需求。
When(何时)
- 时机:当用户需要获取信息、解决问题、进行创造性工作或与AI进行互动时,会使用Prompt。
- 频率:根据需求而定,可以是一次性的,也可以是在一个持续的过程中反复使用。
Where(在哪里)
- 环境:Prompt可以在任何支持AI交互的平台或应用中使用,如聊天机器人、文本生成器、在线学习平台等。
- 地理位置:无特定限制,全球任何地方的用户都可以使用Prompt进行AI交互。
How(如何)
- 方法:用户通过键入或语音输入Prompt,AI模型接收这些输入并根据其训练和参数生成响应。
- 技术:背后依赖于自然语言处理(NLP)、机器学习、深度学习等技术。
How Much(用什么手段)
- 成本:使用Prompt的成本取决于平台或服务的定价策略,有的可能是免费的,有的可能按使用量收费。
- 数量:用户可以根据需要生成的信息或解决的问题数量来使用不同的Prompt。
二、具体示例
为了能准确的理解提示词的实际使用,下面我会按照提示词的使用场景和目的进行举例说明
2.1 创意和灵感型
2.2 直接提问型
2.3 个性化建议型
2.4 教育和学习型
2.5 情景模拟型
2.6 技术和编程帮助型
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
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- 大模型 AI 能干什么?
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- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
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- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
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- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
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