AIGC学习笔记(1)——AI大模型提示词工程师

本文探讨了AI大模型如ChatGPT的发展,介绍了大模型的类型、技术原理,以及Prompt工程的设计原则、技巧和应用,包括文本总结、判断、转化和扩展。文章还关注了AIGC的发展趋势、零样本和思维链提示的应用,以及知识生成的挑战和解决方案。

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AI大模型提示词工程师

1 Prompt工程之原理

1.1 AIGC的发展和产业前景

前言
  • 什么是AI?
    • 人工智能(Artificial Intelligence)
  • 什么是AGI?
    • 通用人工智能(Artificial General Intelligence)
  • 什么是AI2.0?
    • ChatGPT的横空出世代表着 AI2.0 时代,也就是通用人工智能时代
  • 什么是大模型?
    • 是大规模语言模型(Large Language Model)的简称。语言模型是一种人工智能模型,他被训练成理解和生成人类语言。“大”是指模型的参数量非常大,比如ChatGPT、文心一言等。
AIGC时代的到来
  • 出现了大量的内容生产工具,比如 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等。
  • PGC专业生成内容(Professional Generated Content)
  • UGC用户生成内容(User Generated Content)
  • AIGC人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)
发展趋势和应用展望
  • 发展趋势:
    • 更强大的模型
    • 多模态的生成
    • 个性化生成
  • 应用展望:
    • 内容创作和自动写作
    • 娱乐和游戏
    • 广告和营销
    • 个性化助手和教育
    • 自动化客服
  • 会不会是泡沫?
    • OpenAI创始人 Sam Altman:AI是少有的被严重炒作之后,还被严重低估的东西。

1.2 大模型的类型和特点

大模型的对比

image.png

上手

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特点
  • 知识丰富
  • 道德感强,法律边界清晰
  • 有记忆力,可联系上下文
  • 知错就改
  • 知人晓事

1.3 大模型技术原理和发展

成语接龙和暴力穷举

image.png

ChatGPT如何理解人类语言
  • 计算机底层:二进制
  • 将 现实问题 转化为 数学问题
如何存储数据
图像存储
电脑存数字
如何让电脑知道存的什么?
  • 向量化
  • 信息压缩与特征提取
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