【生成式AI導論 2024】第3講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (上) — 神奇咒語與提供更多資訊

摘要

探討在不訓練模型的情況下，如何透過特定提示技巧（如 Chain of Thought、情緒勒索）與提供額外資訊（In-context Learning）來強化大型語言模型的能力。學員將學習如何像訓練新人助理一樣，透過調整互動方式與輸入內容，讓模型在特定任務上發揮更強的效能。

This course explains how to enhance large language models without training them by using specific prompt techniques and providing extra context information.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Chain of Thought 等提示技巧可提升模型解題與評估準確度。
• 提供額外背景資訊能讓模型在特定任務上表現更好。
• 這些方法僅在當次互動有效，模型參數本身未改變。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00本課探討無法訓練 AI 時如何訓練自己
2. 03:44舊模型透過思考步驟大幅提升數學正確率
3. 07:18情緒勒索與直白指令能顯著增強模型表現
4. 10:49大型語言模型可自動演化出更強的有效咒語
5. 17:09提供明確前提與額外資訊能修正模型誤解
6. 20:46In-context Learning 透過範例而非參數訓練
7. 25:44最強模型能讀懂錯誤範例並低於隨機誤率
8. 29:20Gemini 1.5 透過大量資料展現驚人翻譯能力
9. 32:48in-context 學習無法持久，模型參數固定不變

提到的工具與公司

• GPT-3.5
• GPT-4
• Claude 2
• Gemini 1.5

適合誰看

希望提升大型語言模型使用效率的程式開發者、資料科學家或 AI 應用開發人員。

摘要依據

講者

李宏毅

依據

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為什麼排在這裡

人氣

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