并生成了以下详细的响应
Posted: Sat Dec 28, 2024 9:42 am
虽然这听起来像是在指提示和任务，但 CoT 通常应用于自然语言处理 (NLP) 方面。这有助于 AI 产生更具对话性、具有逻辑流程和节奏的输出，”Hernandez 说。 Hernandez 解释说，在生成式 AI 的背景下，“样本”是指在要求 AI 执行任务时，有多少标记示例可供参考。
“零样本”是指你要求 AI 执行一项任务，但没有样本可供比较。单样本仅提供一个标记示例，而少样本最多可以提供 20 个示例，”Hernandez 说。“这很有趣，因为虽然拥有更多示例肯定可以产生更好的输出，但它也带来了 AI 在单样本或零样本的情况下无法了解的额外变量。
” 以下是使用 CoT 返回结果的示例，该结果解释了它如何获 泰国电报数据 得所提问题的答案。 相关文章： 面向客户体验专业人士的 5 大 ChatGPT 提示 思路 提示工程实例 对于大多数人来说，提示工程就是精心设计提示，以便从生成式人工智能模型中获得最有用的响应。
一个用户可以要求生成式人工智能扮演“当地植物指南”的角色，另一个用户可以要求它“制定学习西班牙语的行动方案”。 例如，假设有人想制作一个提示，将 Bing 变成旅行指南。以下提示最初由用户名为koksalkapucuoglu的软件工程师创建，可以实现此目标： 我希望你扮演旅行向导的角色。
我会告诉你我的位置，然后你会建议我附近的景点。我可能还会告诉你我想去的景点类型。你还会建议我第一个位置附近的类似景点。我的第一个请求是“我在佛罗里达州的奥兰多，我想去水上乐园。” 通过使用该提示，Bing 能够生成以下响应： 必应 并非所有生成式 AI 模型都能够为所有提示提供详细的响应。
“零样本”是指你要求 AI 执行一项任务，但没有样本可供比较。单样本仅提供一个标记示例，而少样本最多可以提供 20 个示例，”Hernandez 说。“这很有趣，因为虽然拥有更多示例肯定可以产生更好的输出，但它也带来了 AI 在单样本或零样本的情况下无法了解的额外变量。
” 以下是使用 CoT 返回结果的示例，该结果解释了它如何获 泰国电报数据 得所提问题的答案。 相关文章： 面向客户体验专业人士的 5 大 ChatGPT 提示 思路 提示工程实例 对于大多数人来说，提示工程就是精心设计提示，以便从生成式人工智能模型中获得最有用的响应。
一个用户可以要求生成式人工智能扮演“当地植物指南”的角色，另一个用户可以要求它“制定学习西班牙语的行动方案”。 例如，假设有人想制作一个提示，将 Bing 变成旅行指南。以下提示最初由用户名为koksalkapucuoglu的软件工程师创建，可以实现此目标： 我希望你扮演旅行向导的角色。
我会告诉你我的位置，然后你会建议我附近的景点。我可能还会告诉你我想去的景点类型。你还会建议我第一个位置附近的类似景点。我的第一个请求是“我在佛罗里达州的奥兰多，我想去水上乐园。” 通过使用该提示，Bing 能够生成以下响应： 必应 并非所有生成式 AI 模型都能够为所有提示提供详细的响应。