吴恩达强烈推荐研究微软的Medprompt，微调VS提示工程究竟哪个更有效

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点击上方 蓝字 关注我 本文：3400字   阅读9分钟   近日，著名人工智能学者、斯坦福大学教授吴恩达高度总结了提升生成式 AI 模型能力的提示工程方式，并着重推荐了微软2023年11月发表的论文Medprompt，他观察到以下四种方式能够有效提升模型的输出： 编写快速、简单的 prompt，看看效果如何。 根据输出不足的地方，迭代地充实 prompt。这通常会导致更长、更详细的 prompt，甚至可能是「mega-prompt」。 如果这仍然不够，请考虑少样本或多样本学习（如果适用），或者不太频繁地进行微调。 如果仍然不能产生您需要的结果，请将任务分解为子任务并应用智能体工作流。 他推荐如果想深入了解提示策略应该研究微软的Medprompt《Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine》。 Medprompt 不仅用多策略Prompt解决实际问题，更是让专有模 ………………………………