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Case / 2099932457089056862其他
案例媒体 / 1MP4 ↗
中文参考
我们花了3年时间学习如何写提示 @typesafeai的Jev将大提示分解为您可以围绕的较小决策 你不是一个巨大的提示,希望模型一切顺利,而是问一些更小的问题: - 这很紧急吗? - 这是账单吗? - 人类需要这个吗? 然后将答案合并到您自己的代码中 少一些提示,多一些建设
原帖全文 / EN
we spent 3 years learning how to write prompts Jev from @typesafeai breaks big prompts into smaller decisions you can build around instead of one giant prompt hoping the model gets everything right, you ask smaller questions: - is this urgent? - is this billing? - does a human need this? then combine the answers in your own code less prompting, more building
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引用帖
Diogo Almeida @CompleteSkeptic
在共同发明ChatGPT后,我不断问自己:为什么超人聊天模型没有导致AGI? 过去两年,我一直在秘密开发一种新的模型训练方法(RLCD),以及我们今天发布的一种新型前沿人工智能模型:Jev ·快20- 200倍 · 40-400x https://t.co/JSybNG2BKJ
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