总结
- 与传统软件不同，它能够解析自然语言命令，并在多种任务中表现出色，因而既用户友好又具有多样性。 文章指出：“与大语言模型的互动看似非常简单：只需输入一个问题，立刻得到回答。 然而，有效地与这些模型互动实际上比最初看起来的要更为复杂和细致。 ” 为了克服这一挑战，文章给出了一系列策略，包括明确指令、分解复杂任务、增加相关上下文、使用角色扮演以及提供具体示例等。 这是一种通过精确控制输入指令来优化大语言模型输出的技术。
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- 4 分钟, 共 720 字
分类
- 中国科学技术大学, 5月10日, 10日, 上下文, 中新网
评价和解读
- 作者的专业知识和清晰的写作使这篇文章成为理解这一主题的不可或缺的资源。
正文
中新网合肥5月10日电 (记者 吴兰)当前，大语言模型的应用日益广泛，覆盖从文本生成到复杂问题解决等多个领域，如何更好利用AI工具？记者10日从中国科学技术大学获悉，该校心理学系林志成特任研究员近日在其评论文章中研究提出一项实用策略，帮助更好理解和利用先进的人工智能工具，有效发挥人工智能模型交互的最大潜力。
在《自然人类行为》(Nature Human Behaviour)发表的文章中，林志成详细讨论了与大语言模型交互时如何写有效的“指令”。文章认为，精心设计的指令不仅可以提高响应的准确性和相关性，Ligthing News还可以避免由于指令质量不佳而导致的模型表现不佳。
大语言模型运用深度学习技术模拟人类大脑的神经网络，根据用户的指令生成文本等内容。与传统软件不同，它能够解析自然语言命令，并在多种任务中表现出色，因而既用户友好又具有多样性。文章指出：“与大语言模型的互动看似非常简单：只需输入一个问题，立刻得到回答。然而，有效地与这些模型互动实际上比最初看起来的要更为复杂和细致。”
为了克服这一挑战，文章给出了一系列策略，包括明确指令、分解复杂任务、增加相关上下文、使用角色扮演以及提供具体示例等。此外，文章还强调了“指令工程”的重要性。这是一种通过精确控制输入指令来优化大语言模型输出的技术。
文章分享了多种实用的指令策略，并提供了一个实用的交互指南，旨在帮助用户从大语言模型中获得最佳结果。(完)
（原题：中国学者提出用好大语言模型实用策略 助更好利用AI工具）
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