谷歌 DeepMind 团队发现 AI 自己设计提示词效果胜人类

谷歌 DeepMind 团队发现 AI 自己设计提示词效果胜人类 谷歌DeepMind团队最新发现,使用提示词「深呼吸,一步一步地解想」,大模型在GSM8K数据集上的成绩就从71.8提高到80.2分。 而且这个最有效的提示词,是AI自己找出来的。 有网友开玩笑说,深呼吸以后,散热风扇的转速就提高了。

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Google DeepMind 发现让AI"深呼吸"后会使能力暴涨 Google DeepMind 的新研究发现,相比可以大幅提高语言模型能力的经典提示词"让我们一步一步思考",如果在前面加上"让我们先深呼吸一下",语言模型在 GSM8K 上的成绩会从71.8飙升到80.2。这对于一个没鼻没肺的机器人来说很奇怪,不过也开阔了人们使用提示词的思路。 "深呼吸"这个提示词是AI自己找到的,Google DeepMind 使用了一种叫 OPRO (Optimization by PROmpting) 的方法,AI会对AI的回答打分,递归调用优化问题描述,最终发现最优提示词。研究团队还发现,语言模型优化后的提示词明显优于人类设计,有时表现超50%。 网友开玩笑到「接下来他们将需要8小时的休息并在早上盯着阳光才能保持高效。」 还有网友嘲讽了语言模型的安全训练「抱歉,作为 OpenAI 创建的大型语言模型,我无法"深呼吸"。」

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Notion 官方发文分享提示词技巧,我读完后印象最深的 4 点 1. 不要用负面描述 在提示词里描述任务要求时,用「只输出 markdown」这样的正面描述,不要用「别输出 markdown 以外的内容」。 从文中的解释来看,AI 在处理涉及「不要做 X」的指令时,会将其等同视为「做 X」,因而错误的做出我们希望它避免的事。 之前@余一.Dev 也分享过这个注意点 2. 给 AI 套人设 AI 不那么擅长区分好坏,但很擅长模仿,如果要 AI 做的某件事是某个人设擅长应对的,可以让 AI 代入那个人设。 比如文中举例让 AI 写营销计划,就指定了市场分析师的角色,在提示词里写了「You’re a market analyst」。 这个技巧也是我现在很常用的,比如让 AI 处理代码时,会让它代入程序员的角色。之前我参与的一个翻译项目,也是用这个技巧提升了翻译质量。 面对上万字的游戏更新日志,让 AI 代入对应游戏的资深玩家,相比一开始不代入角色输出好了很多,游戏里的术语基本都能正确翻译出来。 3. 让 AI 先深呼吸 在调节精神状态的正念练习中,会引导参与者先深呼吸、平复心境,以便更好的处理杂乱的思维,但我没想到这对 AI 也有用。 如果在提示词里让 AI 先深呼吸,据文中说可以得到更好的输出结果。 但为什么会这样?我顺着 Notion 官方的这篇文章找到了原文,了解到目前有个推测的解释。 AI 训练中会用到不少来自问答论坛的数据,而这些地方的高质量回答通常会以「let’s take a deep breath」或「let’s think step by step」开头,导致学习了这些相关性的 AI 在同样的引导下更容易输出高质量的回答。 类似的技巧还有不少,比如最近热传的承诺小费,或是@莫唯书_Mark 叠满 buff 施法的操作 4. Notion AI 相较 ChatGPT 的亮点 我用 Notion AI 几乎也是从一上线到现在,这么长时间的使用中,老实说除了访问的门槛,我并没有觉得 Notion AI 相比 ChatGPT 好多少。

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