一招让你的ChatGPT变聪明|context window原理讲解
Summary
TLDR本次课程由Yen主讲,主题为“AI助力的生产力:从用户到建设者”。课程以Zoom会议形式进行,前20至25分钟为讲座,随后是问答环节。Yen指出,尽管AI是热门话题,但用户在使用Chat GPT时可能会发现其表现不尽如人意。这主要是因为用户对Chat GPT的使用方式存在误区。课程核心是介绍一个关键概念——上下文窗口(context window),它决定了AI的智能表现和使用效果。上下文窗口是AI生成回复时所“看到”的信息,但受限于其有限的容量。通过有效管理上下文窗口,可以显著提升AI的响应质量和智能表现。Yen还介绍了一个简单但有效的技巧:通过编辑当前提示(prompt),而非仅仅追加聊天内容,来重新构造上下文窗口。此外,课程还讨论了如何通过训练和最佳实践来优化AI的使用,提高生产力。最后,Yen回答了关于课程内容、目标受众和课程实用性的问题,并提到了Google提出的无限窗口模型(infinite window model),这可能在未来减少手动管理上下文窗口的负担。
Takeaways
- 📈 **AI 应用技巧**:了解如何更有效地使用 AI,比如通过管理上下文窗口来提升 AI 的表现。
- 🔍 **上下文窗口**:上下文窗口是 AI 生成响应时所看到的内容,它决定了 AI 能够记住的信息量。
- 🚫 **有限的容量**:AI 的上下文窗口有容量限制,这会导致它忘记早期的对话或要求,从而影响其性能。
- 💡 **编辑提示**:通过编辑当前的提示并保存,可以有效地管理上下文窗口,而不是简单地追加新的对话。
- 🔄 **迭代改进**:当 AI 的回答不尽如人意时,可以通过重新组织提示来迭代改进,而不是通过增加更多的对话。
- 🧠 **AI 作为实习生**:将 AI 视作需要指导的实习生,通过精确的提示来引导它完成复杂的任务。
- 📚 **持续学习**:随着 AI 技术的快速发展,持续学习最新的研究和最佳实践对于有效使用 AI 至关重要。
- 🔧 **工具使用**:了解不同工具如 Sandbox 和 Chat Interface 的差异,以及它们如何影响与 AI 的交互。
- 📈 **效率提升**:通过结构化的提示和上下文窗口管理,可以显著提升个人的工作效率。
- 📝 **重用性**:编写的提示不仅用于解释期望的结果,还用于纠正 AI 的非预期行为,这增加了提示的重用性。
- ❓ **问题解决**:在 AI 显得懒惰或健忘时,通过训练和理解其工作原理,可以找到解决问题的有效方法。
Q & A
AI为什么有时会表现得懒惰和健忘?
-AI表现得懒惰和健忘主要是因为它的设计方式。AI如Chat GPT是设计来支持和鼓励对话的,这种形式的产品自然会导致某些使用情况,使得AI忘记事情、失去细节跟踪,并显得笨拙和懒惰。
什么是上下文窗口,它如何影响AI的响应?
-上下文窗口是AI在生成响应时所看到的内容。它是有限大小的,只能处理一定数量的输入。当AI生成回答时,它会将历史对话和最新问题作为上下文窗口的一部分,如果上下文窗口填满,AI可能会忽略旧的请求,导致它忘记之前的要求。
如何有效地管理上下文窗口以提高AI的效率?
-可以通过有意地编辑和组织上下文窗口来提高AI的效率。例如,将所有要求汇总在一个段落中,而不是分散在多个对话中。此外,使用编辑功能而不是简单地追加对话,可以帮助AI更精确地理解和响应。
为什么说对AI的训练很重要?
-对AI的训练很重要,因为它可以纠正我们对AI使用的第一反应,教导我们最佳实践,并帮助我们形成习惯,直到这些做法成为肌肉记忆。通过训练,我们可以更好地理解AI的工作原理,从而更有效地使用它。
课程的目标受众是谁?
-课程的目标受众是IT行业的专业人士,他们需要具备一些基本的Python知识,例如运行Python程序、阅读简单的Python程序和安装Python库。
参加这个课程我们最终能获得什么?
-参加这个课程,我们可以理解AI的基础原理,学习最佳实践,这将极大地提高我们的生产力。个人经验表明,这可以提高两到五倍的生产力。
Sandbox和Chat GPT界面有什么区别?
-Sandbox是OpenAI提供的工具,它直接调用底层GPT API,与Chat GPT界面相比,它没有额外的提示和限制。Sandbox允许使用更长的上下文窗口,并且需要手动管理上下文窗口和聊天历史。
课程是否有一个议程或者大纲?
-是的,课程有一个详细的议程或者大纲,包括课程的日期、课程大纲、预期成果、目标受众等信息,可以通过扫描提供的二维码来获取更多课程信息。
如果我想学习更基础的关于AI的知识,你有什么建议?
-如果你想要学习更基础的知识,我建议直接注册并使用Chat GPT或其他类似的产品。通过实践使用,你可以感受到AI的能力,并提出自己的问题,这将帮助你更好地理解你想要从AI课程中获得什么。
课程内容是否会随着AI模型的迭代而变得过时?
-课程内容分为两部分:一部分是基础研究,这些通常长时间内不会改变;另一部分是基于这些研究得出的技巧和技能,这些可能会随着AI模型的发展而更新。课程会尽量跟上领域的发展,确保内容的时效性。
Google最近是否提出了解决上下文窗口问题的新模型?
-是的,Google最近提出了一个新的模型,称为无限窗口模型,但据我所知,它仍处于研究阶段。一旦它投入生产使用,希望我们能减少手动管理上下文窗口的负担。
你个人对Cloud V3有什么体验?
-我个人使用过Cloud V3,发现与GPT相比,管理上下文窗口的难度要小得多。Cloud V3在处理许多提示和上下文窗口时可能不需要那么多的技巧,这表明人们已经意识到上下文窗口的问题,并试图使其更加用户友好。
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