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Attention is All you Need
摘要
本次圆桌讨论由Anthropic的几位高级提示工程师参与，深入探讨了提示工程的定义、演变、实用技巧以及未来发展方向。专家们分享了各自在研究、消费者应用和企业应用方面的经验，强调了清晰沟通、快速迭代、考虑边缘情况以及仔细分析模型输出的重要性。他们还讨论了提示工程与编程的相似之处，以及如何利用模型本身来改进提示。
亮点
- 💡 提示工程的核心在于清晰沟通，如同与人交流，理解模型的“心理”，并不断尝试和迭代，以充分发挥模型的能力。 #清晰沟通 #迭代优化 #模型心理学
- ⚙️ 工程化的关键在于实验和设计，通过不断尝试不同的方法，并从头开始，避免相互干扰，从而系统地改进提示。 #实验设计 #系统优化 #工程思维
- ✍️ 优秀的提示工程师不仅需要清晰的表达能力，更要能预见提示可能出错的情况，并用真实的用户输入进行测试，仔细阅读和分析模型输出。 #风险预判 #用户测试 #输出分析
- 🤔 编写提示时，要剥离自身假设，清晰地传达完成任务所需的全部信息，并考虑模型可能如何以不同于预期的方式解释指令。 #剥离假设 #信息完整 #换位思考
- 🤖 未来，提示工程将更多地依赖模型自身的帮助，模型将能够主动识别指令中的不清晰之处，并提出改进建议，甚至像设计师一样与用户进行互动，以更好地理解用户需求。 #模型辅助 #主动识别 #用户互动
#提示工程 #AI #Anthropic #ClaudeAI #未来趋势
思考
- 如何在实际应用中平衡提示的精确性和简洁性，避免过度复杂化？
- 随着模型能力的提升，提示工程的角色和技能需求将如何演变？