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文心一言4.0應用測評實例,結果讓我很意外------大語言模型(LLM)應用調研



2022年11月30日,美國人工智能公司OpenAI發佈了令人矚目的生成式預訓練模型3.5版(GPT3.5)。這個最新版本的模型展示了其強大的自動生成能力,迅速吸引了全世界的關注。從此,生成式人工智能不再是讓普通人遙不可及的產物。

關於如何使用人工智能語言模型,人們有不同的觀點。一些人喜歡用簡單、甚至是弱智的問題來挑戰AI,試圖讓AI在應對這些挑戰時鬧出笑話。然而,也有一些人更加註重挖掘模型的功能上限,希望通過精心設計和合理使用,使人工智能模型能夠更好地為他們服務。

我想通過一個實際的案例來談談我的見解。在我使用人工智能模型的過程中,我曾想到利用大語言模型來生成閱讀題。我認為,大語言模型在這一方面的優勢在於,它們可以自己指定題型和難度,非常適合因材施教。





話不多說,提示詞走起














生成結果如下









看到這樣的結果,我並不滿意,這篇文章詞彙難度過低,句式簡單,選擇題難度堪比初中生,

並不適合用於高中生的學業,因此,我為它提出了更多的要求








這篇文章就好多了,難度在線,

然後,就是讓它出題目了






難度還是過低,對此,我直接給ai展示一下火力優勢學說















至此,一篇優秀的以聯發科技天璣9300為素材的英語閱讀文章就完成了







在此附上文章翻譯










還不錯,最後還額外加了一個總結【doge】



大語言模型的一個特性就是擁有優秀的連續對話能力和上下文理解能力,在上述案例中,我引導模型不斷修正回答,而模型也較好的執行了提示詞命令。

但是或許是因為我沒有給模型補充vivo x100的信息,該文章對於vivo x100的篇幅過於簡略,這是其不足之處





完成後,我想到以上多輪對話過於冗長,如果將這些提示詞一次性說出來,模型會如何回答呢?














生成結果如下














翻譯如下








這次的生成結果符合我的預期,模型基本理解了所有提示詞中的限制要求。







以下是我給寫好人工智能提示詞的四點建議哦:

1. 說話別含糊:提示詞要明確,別讓AI猜謎語!比如,與其說“談談你對這張圖片的看法”,不如直接說:“描述這張圖片。”這樣AI就能準確地明白你要它做什麼。

2. 知己知彼,百戰不殆:瞭解你的人工智能模型是超級重要的。要知道它的能力和限制,比如它擅長識別物體,那你就讓它專心幹這個活兒。別給它出難題,讓它去超越自己的能力極限。

3. 言簡意賅:說話別囉嗦,AI喜歡簡潔明瞭!就像你一樣,如果一句話能表達清楚,何必寫一篇文章呢?儘量讓你的提示詞簡短又直接,這樣AI就能輕鬆地找到正確的答案。

4. 給個背景:為了讓AI更好地理解任務,適當提供上下文是個不錯的選擇。比如問歷史事件的問題時,告訴AI事件的時間和地點,它就能更好地回答你。





具體來說,我們可以根據學生的不同水平和需求,讓大語言模型生成相應難度和類型的閱讀題。這樣做的好處是,不僅可以提供更加個性化的學習體驗,還可以幫助學生在挑戰中逐步提高自己的閱讀能力。

此外,通過使用大語言模型生成的閱讀題,我們還可以更好地控制題目的質量和準確性。由於大語言模型經過了大量的訓練和優化,它們生成的題目往往更加合理、嚴謹,可以有效地避免一些人為因素導致的誤差。

當然,這只是我的一個想法。在實際應用中,我們還需要根據具體情況進行評估和調整。但是,無論如何,我相信人工智能技術可以為我們的教育事業帶來更多的創新和突破。只要我們能夠充分利用這些技術的優勢,因材施教、個性化學習將不再是遙不可及的目標。



最後附上一篇主流ai模型的性能測評11月國產AI大模型橫評https://zhuanlan.zhihu.com//p/668455345































原文連結:https://inewsdb.com/其他/文心一言4-0應用測評實例,結果讓我很意外-大語言/

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