但首先要问的是:大规模使

用人工智能是什么意思?当我谈到大规模使用人工智能来创建内容时,我指的是通过A使用大型语言模型,在该模型中,您可以在不同的输入上反复使用相同的提示模板。例如,您可能有一提示用于生成文章大纲。基本提示结构可能如下所示:然后,您将在一份摘要列表中运行此提示,自动用每篇文章的相应信息填充每括号内的变量。然后,您可以将每提示的输出写入新的Gg文档,或将大纲与文章信息一起存储在您使用的任何项目管理工具中。

有无数种方法可以设置工作流

程以编程方式使用A,具体取决于您当前的内容创建技术堆栈。对于许多工作流程,您可能希望使用Za或ak等工具作为无代码选项。我将在其他帖子中介绍更多技术内容,但重要的是要明白,我在这里谈论的不是直接在aG或其他支持 新加坡电话号码大全 的工具中工作的人用户。你需要测试不同A内容创作提示的三原因如果您仅将aG用于一次性任务,那么仍然值得测试不同的提示,即使只是为了了解它的行为方式,也可能会令人惊讶。但是,当您大规模使用提示并一次对数十输入运行它们时这时您才真正开始看到A带来的效率提升,测试就变得不可商榷了。

以下是其中三最重要的原因:提示

细节很重要——即使你认为那些不重要的细节即使提示中的微小变化也会产生很大的影响。华盛顿大学的一研究小组最近发表了一篇论文,其副标题为“我是如何开始担心提示格式的”。如果你不是为了好玩而阅读学术论文,那么首 全部 100 席研究员ana的这条帖子很好地总结了研究结果。不过,关键点还是这张图片:该图表显示了输出结果的范围从到,具体取决于提示中的大写字母、标点符号和间距来源:anaau这太疯狂了。它显示的内容如下:蓝色框显示其提示的默认格式。

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