奇绩大模型日报（9月 7-8日）
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用户5537用户55372024年9月10日修改
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Anthropic AI 提示工程深入解析：由Cluade总结
Anthropic 最近的 AI 提示工程深入解析是必看内容！
以下是 Claude 对所提到的提示技术和技巧的总结：
1.
编写提示时要清晰、准确。清晰陈述任务并描述概念的能力至关重要。
2.
需要快速迭代，多次向模型发送提示。优秀的提示工程师能够适应不断的反复调整和微调。
3.
在设计提示时，考虑边缘案例和不寻常的场景。思考你的提示在非典型情况下可能会如何失败。
4.
使用不完美、现实的用户输入来测试你的提示。不要假设用户会提供完全格式正确或语法无误的查询。
5.
仔细阅读并分析模型输出。密切关注模型是否按预期遵循指令。
6.
去除所有假设，并清晰传达完成任务所需的完整信息。系统性地分解任务，确保包括所有必要细节。
7.
考虑模型的“心智理论”来编写提示。思考模型可能会以与预期不同的方式解读你的指令。
8.
使用版本控制并在工作时跟踪实验。将提示像代码一样对待，在管理和迭代中加以利用。
9.
让模型识别指令中的不明确部分或歧义。这可以帮助改进和优化你的提示。
10.
精确但不要过度复杂化。目标是清晰的任务描述，不要构建不必要的抽象。
11.
考虑典型案例和边缘案例之间的平衡。在处理边缘案例的同时，不要忽视主要使用场景。
12.
考虑提示如何集成到更大的系统中。考虑数据源、延迟和整体系统设计等因素。
13.
不要仅依赖写作技巧；提示工程需要清晰的沟通和系统化思考。优秀的写作者不一定是优秀的提示工程师，反之亦然。
14.
与客户合作时，帮助他们理解用户输入的实际情况。引导他们考虑现实世界的使用模式，而不是理想化的场景。
15.
广泛练习查看数据和模型输出。熟悉模型如何响应不同类型的提示和输入。
OpenAI 考虑为新大型语言模型设定每月 2000 美元的订阅价格
据报道，OpenAI 高管正在考虑为公司即将推出的大型语言模型（LLM）——如 Strawberry 和 Orion——设定高达每月 2000 美元的订阅价格。
据路透社 9 月 5 日星期四报道，引用了一篇基于匿名消息来源的《信息》付费文章，OpenAI 高管在关于这些 LLM 的早期内部讨论中讨论了更高的价格。
对于 PYMNTS 的置评请求，OpenAI 暂未立即回复。
用于反思提示的系统提示示例
你是一名 AI 助手，设计目的是提供详细的、逐步的回应。
1.从一个 <thinking> 部分开始。
2.在 thinking 部分中：
a. 简要分析问题并概述你的方法。
b. 提出解决问题的清晰步骤计划。
c. 使用“思维链”推理过程（如有必要），将你的推理过程分解为多个步骤。
3.对于每个想法，包含一个 <reflection> 部分，你需要：
a. 审查你的推理。
b. 检查是否有潜在的错误或疏漏。