ChatGPT一年回顾：提示工程能做什么，不能做什么
Vložit
- čas přidán 9. 07. 2024
- 提示工程的技巧到底有多大程度的作用。“提示工程师”为啥不能算作职业。在这个视频中，我想探讨专业知识在与AI交互中的关键作用。通过对ChatGPT一周年的反思，我将探讨提示技巧的局限性，分析大型语言模型如何最佳地融入现有产品与服务，以及为何专业知识和对环境的深入理解远比掌握提示技巧更为重要。
时间线：
00:00 ChatGPT 一周年我学到的事
01:36 OpenAI 的宣称让人对 prompt 产生误解
03:25 提示词技巧简单易学，模版真的不用收集
06:15 提示词之外，什么是很难短时间学会的？ - Věda a technologie
科学研究永远不存在所谓的捷径。只有在自己的专业领域内，对整体知识框架有一个清晰的了解，才需要prompt去激发GPT提供某些细节的补充。否则，完全依赖prompt，无法得到这个领域的全貌以及和其他技术环节的接口。非常赞同！
我觉得说的很客观。即使是一名专业程序员，大部分时间也并非在学习编程技巧，而是在学习相关业务流程，并根据这些业务需求设计软件而后编写软件，而且编写代码的大部分过程也只是在复用前任的代码而已。
结论支持，更多人无需知道具体的编写方法更多的是应用层面的行业落地，这样才能有效地让更多的人使用上AI,范用模型更多是给普遍用户的一种体验，让更多的有想法的用户可以开始去思考如何在自己的领域进行拓展.只有理解全面的人才能给出这么客观的一个评价，有些人否定这个观点，我觉得更多的是因为自己在提示工程上画了很多的时间，不愿意承认自己所做的事情没有价值而已
其实就是工具，用好工具，不要期望工具可以代替专业知识
很棒👍🏻
感谢支持～
讲得很好，不用神化，
我觉得不大客观，多轮对话怎么解决token不足的问题？
反调，吸粉效果就是好。但事实真的如此吗？
提示工程确实有点用
文达教程的网址或者链接能否分享一下？
deeplearning.ai
一直搜尋不到, 能否分享Microsoft教程的網址03:47🙏
这个 learn.microsoft.com/en-us/ai-builder/prompts-overview
我也觉得不会有啥“提示词工程师”这种一个职位。
提示词可能会限制提问思维
想成迭代的过程，不断调整问题
看了笑死，你自己沒真正懂提示詞寫作，就誤以為提示詞寫作不算是一個專業？我自己開發的ai工具，提示詞寫到英文1000字（這還是盡可能精簡的），你最多能寫多少字？這已經逼近上限1.6 k tokens(恐怕你量有上限都不知道😂)
作者只是阐述了一个观点，强调这只是一个工具。重要是专业知识，业务理解，突然把chatgpt ai 给你停了，看你自己是不是一个变成了一个不会干活的傻子，两者是相辅相成的。
@@djgdhx5243 對啊,就是看了笑死,你想表達什麼?