prompt本质是什么? 网上之前有很多在教 prompt 的内容,但我觉得都不够本质。我们需要思考,prompt 的本质到底是什么?它本质上并不只是教我们怎么和 AI 说话,而是在解决人类自然语言和机器系统之间的对齐问题。 这里面应该分为三层: 1. 第一层是人类与自然语言本身的问题。人类语言自身就存在很多问题,比如人与人之间沟通时就可能出现各种误解,这些问题同样会出现在人与机器的沟通中。 2. 第二层是机器的理解能力。这一层真正取决于模型本身的能力。即使是同一段非常精确的话,不同的模型理解能力和理解偏好可能完全不同。 3. 第三层才是人类语言和机器系统之间的对齐问题。我们现在每天都在强调如何把人类语言和机器语言进行对齐,比如强调降噪和意图对齐。例如,我们通过良好的结构化表达,或者通过 Markdown 文档的格式,让机器能够更好地学习我们的内容。我觉得这一点非常重要。今天主要讲的是人类语言自身的问题。 人类语言自身存在什么样的问题?我认为,理解这三层结构,就能对大语言模型有一个非常清晰的认知。因为人类语言在天然沟通时,就像你和同事沟通一样,本身就存在多轮交互。这种多轮沟通会存在信息漏斗的问题:你可能以为你表达了100%的信息,但实际说出口的可能只有30%。对语言模型而言,本质上也是同样的问题。 人类的自然语言是一种极度依赖上下文进行补全的“有损压缩包”,我们习惯只说冰山一角。但是,在与机器(模型)沟通学习时,就必须完全扭转这个习惯。关于人类自然语言的问题,我已经整理了一套非常完整的文档,后面可以分享给大家。#prompt #大模型 #干货分享 #ai
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