这就是技术在各个领域发挥显着优势的方式

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同样，保持指令简单明了也很重要，这样人工智能才能轻松遵循。例如，简单直接的指令可以是：“写一个关于食物的句子”或“计算最后输入的 10 个数字的平均值”。避免人工智能可能难以理解的过于复杂的指令，例如：“设计一种机器学习算法，根据图像的语义内容对图像进行分类。” 避免偏见和歧义 为了避免生成不明确的查询，前面的提示将对您非常有用。确保制定明确的指示，不需要不同的解释。然后，当算法提供有偏见和不准确的答案时，我们会讨论偏见。这是因为我们事先向他们提出了要求。偏见可能会冒犯某些人。例如，2015 年，谷歌照片错误地将一对黑人夫妇标记为大猩猩。通过人工智能生成的内容必须公正且尊重所有人。并且，它从提示的生成开始。

测试并不断学习 即使是最熟练的提词员也无法在一次尝试后找到正确的提示。这需要一定的过程。最后，您将能 WhatsApp 号码数据 够生成有效的查询以获得同样有用的答案。 同样，人工智能也在不断发展。这表明它们的能力以及它们可以生成的信息随着每次更新而扩展。为了跟上，提示必须以同样的速度适应和发展。为了实现这一目标，您必须永远不要停止测试和调整它们。这就是“测试和学习”的原则。通过这样做，您将能够更好地了解需要制定什么样的查询才能获得所需的结果，同时获得更丰富的内容。 结论 在人工智能的使用中，AI提示必不可少。它们对人工智能模型的性能和结果有重大影响。通过使用精心设计的提示，“提示器”可以提高人工智能结果的质量和相关性。所有这一切同时减少了错误和误解的风险。因此，如本文所述，考虑有效提示的关键要素非常重要。生成提示时必须将简单性、清晰性和上下文结合起来。 通过仔细关注人工智能提示设计，人工智能模型可以针对广泛的应用进行优化。



。示例包括数据分析、虚拟辅助和语音识别。 发表评论 您的电子邮件地址不会被公开。 必填字段用*表示 评论* 姓名* 电子邮件* 网站 在此浏览器中保存我的姓名、电子邮件和网站，以便下次发表评论时使用。要避免的错误会减慢您在 LinkedIn 上的职业网络的发展 2023 年 4 月 13 日 - 链接 网络营销 社交网络 社交网络 专业社交网络 领英错误 在当今网络上存在的社交网络中，有些专门针对特定领域。LinkedIn 就是这种情况，这是一个主要致力于用户职业生活的社交平台。迄今为止，LinkedIn 在全球拥有超过 6.5 亿注册用户。在法国，有近2000万用户。