Riley Goodside的用于高级ChatGPT提示的思维模型 - #652

这篇文章来自Practical AI，讨论了与Scale AI的员工提示工程师Riley Goodside一起，针对大型语言模型（LLM）的高级提示工程技术。对话涵盖了LLM的功能和局限性，提示中思维模型的重要性，以及自回归推理的机制。它还探讨了k-shot与zero-shot提示的区别，以及来自人类反馈的强化学习（RLHF）的影响。核心思想是，提示充当引导模型行为的脚手架，强调所提供的上下文，而不仅仅是写作风格。

• •文章强调了理解LLM行为对于有效提示的重要性。
• •它强调了k-shot和zero-shot提示策略之间的区别。
• •提示被呈现为一种通过利用上下文来塑造模型输出的方法。