不是模型不够强大，是你的提示不够精准。
当大型语言模型如ChatGPT在各领域大放异彩时，普通用户却对其指令设计一头雾水。这篇论文揭秘了与模型交流的秘诀，仅凭优化提示，就让GPT-4响应质量和准确性分别飙升57.7%和36.4%！
图片例子说明了一个道理：提问的方式对AI的回答有着巨大的影响。不同的问法会引导AI生成不同风格、不同详细程度的答案。所以，想要从AI那里得到满意的答案，关键是要学会怎么提问。
这些提示词原则究竟有何魔力？又能否引领LLM走向全新高度？
LLMs的神秘面纱
LLMs，即大型语言模型，在自然语言处理的舞台上大放异彩。从Google的BERT到GPT系列，它们一步步颠覆了我们对机器理解语言的认知。
BERT的双向训练方式让机器像人一样理解上下文，T5则将各种NLP任务统一，让机器学习更加高效。而GPT-1，作为先驱者，用Transformer架构和无监督学习打开了新世界的大门。
GPT-2的进步更是惊人，15亿参数让它在文本生成上游刃有余。GPT-3的1750亿参数则让它在各种语言任务中都表现出色，不只是规模大，更是能力强。
其他LLMs也不甘示弱。Gopher模型以2800亿参数领先，不仅提升了语言处理能力，还让我们思考伦理边界。而Meta的LLaMA系列和Chinchilla则告诉我们，小模型也能有大作为，效率同样重要。
Mistral模型在效率与性能之间找到了平衡，成为新的佼佼者。而GPT-4和Google的Gemini家族更是将LLMs推向了新的高度，它们的理解和生成能力让人叹为观止。
与此同时，我们与LLMs的交互方式也在变革。提示词技术让我们只需简单提示，无需复杂调整，就能让模型产生惊人的效果。
提示词设计变得至关重要，它能引导模型产生截然不同的响应。
如何系统的去学习大模型LLM ？
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四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容 ：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容 ：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容 ：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容 ：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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