Prompt Engineering is Different for Open Source LLMs

  • Meta AI giới thiệu 'Prompt Engineering with Llama 2', nguồn tài nguyên mới dành cho cộng đồng mã nguồn mở, tập trung vào các phương pháp tốt nhất cho kỹ thuật xử lý lệnh (prompt engineering).
  • DeepLearning.AI của Andrew Ng cũng ra mắt khóa học về kỹ thuật xử lý lệnh cho các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn mã nguồn mở.
  • Các công ty như IBM, Amazon, Google, và Microsoft cung cấp khóa học tương tự cho mô hình mã nguồn mở.
  • Xu hướng tuyển dụng chuyên gia xử lý lệnh tăng cao do nhu cầu sử dụng ChatGPT của OpenAI trong doanh nghiệp.
  • Sharon Zhou phân tích sự khác biệt trong kỹ thuật xử lý lệnh giữa mô hình AI mã nguồn mở và mã nguồn đóng, nhấn mạnh rằng cách đóng gói mô hình mã nguồn mở khác với mô hình mã nguồn đóng. Điều này ảnh hưởng đến API và cuối cùng là cơ chế xử lý lệnh. Zhou cho rằng việc chuyển đổi giữa các mô hình LLM khác nhau đòi hỏi việc điều chỉnh lệnh một cách cẩn thận.
  • Zhou nhấn mạnh sự đơn giản của kỹ thuật xử lý lệnh, chỉ ra rằng đó là kỹ năng cơ bản không cần framework phức tạp.

📌 Meta AI giới thiệu 'Prompt Engineering with Llama 2', nguồn tài nguyên mới dành cho cộng đồng mã nguồn mở, tập trung vào các phương pháp tốt nhất cho prompt engineering. Sự phát triển của prompt engineering trong AI, đặc biệt là với các mô hình mã nguồn mở như LLaMA của Meta, cho thấy sự cần thiết của việc hiểu biết và thích nghi với các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI. 

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo