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随着AI绘画应用的热门，百度文心一言因其对中文成语理解的局限性而遭到批评，主要表现为逻辑思维和语言理解上的不足。尽管在简单问题上能给出满意答案，但在复杂或逻辑性强的问题以及脑筋急转弯式问题上常出错。这些缺陷归因于AI训练数据不足，百度回应称将持续学习优化。用户对产品的期待更在于实际价值，而非科技故事，产品表现直接影响市场反馈和企业改进。

百度CEO李彦宏在文心一言发布会上表示，尽管产品体验还需提升，但文心一言凭借中文领域先进的自然语言处理能力，成为最早推出成型产品的厂商之一。面对GPT-4发布，市场有解读为百度信心不足的质疑，但部分分析师试用后给出正面评价，推动股价上涨15%。华尔街见闻体验后发现，尽管文心一言在诗词创作、简洁回答等方面展现出优势，但在复杂问题和准确性上仍有提升空间，与GPT-4相比，各有特点。整体来看，百度在AI领域展示了实力，未来有发展潜力。

随着AI越来越广泛的应用于各行各业，促使了一个全新的职业诞生：提示工程师。 爆火的ChatGPT，更让提示工程师的薪水水涨船高。现在，已经有人拿到25万到33万美元的年薪了。 那么这个新职业需要掌握哪些工作技能？未来前景究竟如何？下面这篇来自medium.com的文章或许能给你一些启发。 21世纪的重要技能：提示工程 以迅雷不及掩耳之势，人工智能竞赛已经打响。 谷歌发布了基于大规模语言模型LaMDA的搜索聊天机器人Bard，微软公布了由ChatGPT驱动的下一代Edge浏览器以及全新的搜索引擎必应Bing，百度发布了基于飞桨深度学习平台的文心知识增强大模型文心一言。 尽管大型科技公司这些年来一直都在悄悄地开发自己的生成式人工智能工具，但自从OpenAI的ChatGPT迅速走红之后，这些头部企业便开始争先恐后地向公众展示自己的能力。 生成式AI这项技术，也被认为注定会成为从搜索引擎到故事编写、科学研究、家庭作业、学校教学等等创造性或重复性工作的替代品。在这一语境下，它将重塑这个世界。 如果这种人工智能范式的转变真的到来，那么21世纪的一项重要技能就很可能是如何有效地与机器对话，或者也可以称之为「提示工程」。 像DALL-E和Midjourney这样的图像生成模型，以及像ChatGPT这样的文本生成工具，都将是一种创造的手段。但成功利用它们的前提是，我们先要了解如何引导AI实现预期的结果。 对扮演提示工程师角色的人有哪些期望 首先要了解一名优秀的提示工程师须具备的职业素养，提示工程师负责为大型语言模型设计和制作提示，对提示工程师的角色包括以下期望： 1.理解任务：提示工程师应该很好地理解模型将用于的任务或应用程序，并能够设计与该任务相关且适合的提示。 2.模型知识：提示工程师应该对模型的能力和局限性有很好的了解，并能够设计出模型能力范围内的提示。 3.创造力：提示工程师应该能够设计出富有创意和多样化的提示，以鼓励模型生成有趣和多样化的输出。 4.清晰简洁：提示工程师应该能够设计出清晰简洁的提示，使模型易于理解任务并保持在正轨上。 5.测试和评估能力：提示工程师应该能够测试和评估模型的输出，并使用该信息来改进提示和模型的性能。 6.持续改进：提示工程师应持续监控和改进提示的性能，并在必要时进行调整。 7.熟悉数据偏差：提示工程师应该意识到训练数据和设计提示中的潜在偏差，以尽量减少它们。 8.协作：提示工程师应该能够与团队的其他成员协作，例如数据科学家、工程师和产品经理。 9.技术技能：提示工程师应该对机器学习、自然语言处理和相关技术有很好的理解，以及编程技能。 10.保持同步：提示工程师应该跟上该领域的最新发展，并能够将这些知识应用到他们的工作中。 成为提示工程师的先决条件 LLM架构知识是提示工程师的先决条件，因为它提供了对语言模型的底层结构和功能的基础理解，这对于创建有效的提示至关重要。 弄清楚模棱两可的问题并确定可以跨场景转化的核心原则也很重要，因为它可以使工程师明确地定义手头的任务，并开发出可以轻松适应不同背景的提示。 创建可跨场景转化的核心原则对于创建可在多种情况下使用的一致且连贯的提示至关重要。 精心制作的提示是拼图的最后一块，因为它们是工程师用来将任务传达给语言模型并指导其输出的工具。 这些技能和知识共同使提示工程师能够创建有效且高效的提示，并用于训练和改进语言模型的性能。 先决条件1：大型语言模型架构知识 不同的大型语言模型 (例如GPT-3、DALL-E/Midjourney 和ChatGPT) 之间的提示技术可能有所不同，因此需对不同模型架构有深入了解。 ChatGPT是一种基于对话数据训练的对话语言模型，专门设计用于在对话环境中生成类似人类的文本。 GPT-3结合了无监督和监督学习，它在大量文本数据集上进行训练，并针对特定任务进行微调。GPT-3能够生成类似人类的文本、回答问题和执行其他语言任务，但众所周知，它也会生成有偏见或不相关的输出。 DALL-E和Midjourney是根据文本提示生成图像的模型。DALL-E和Midjourney的训练基于图像及其相关说明的数据集，这使他们能够根据文本提示生成图像。DALL-E/Midjourney能够生成范围广泛的图像，从写实到抽象。 这些模型的提示技术根据它们设计的特定任务、训练它们的数据类型以及它们采用的特定架构而有所不同。 GPT-3擅长生成类人文本和执行语言任务DALL-E/Midjourney生成图像ChatGPT适用于对话任务 先决条件2：弄清楚模棱两可的问题并确定可以跨场景转化的核心原则 可以跨场景转化的核心原则是: 1.理解问题:清楚地理解问题及其目标 2.分解:将问题分解成更小、更易于管理的部分 3.收集信息:收集与问题相关的所有相关信息和数据 4.确定利益相关者:确定受问题影响的关键利益相关者，并让他们参与解决问题的过程 5.鼓励多样性:在解决问题时鼓励创造力和多元化的观点 6.使用结构化方法:使用结构化的问题解决方法来指导流程...

最近的AI圈好不热闹：随着GPT-4接入微软Office全家桶微软，越来越多的互联网公司宣布接入chatGPT。 另一边，在数万家企业纷纷测试文心一言后，百度也官宣了下周一将发布文心一言的云服务产品。 人工智能行业的“老炮儿”李开复也不遑多让，通过朋友圈宣布：成立Project AI 2.0公司，定位是AI 2.0全新平台和AI-first生产力应用的世界级公司。 未来已来！ 为了满足大家的好奇心，我们想办法拿到了文心一言和GPT的测试名额，也收集了一波值得买站内值友的热议话题，准备一问到底！ 在替值友提问之前，我先有个“小私心”：最近老板催10万+稿子催得紧，得让这两款AI大佬帮我指点一波迷津！ 来，说问就问： 老板要求我创作一篇10万+稿件，有什么选题可以建议吗？ 文心一言的回答 GPT的回答 好家伙，他俩都异口同声地给出了7个选题方向。 文心一言在每个问题后面还给出了“为什么写这个方向”的解释；GPT属于人狠话不多，直接上具体的选题案例。 好，既然都这么有能耐 那就以“100年后，人工智能会怎么样”为主题，写一篇脑洞大开、妙趣横生的文章吧。 文心一言的回答 GPT的回答 看来都是一个语文老师教出来的，“总-分-总”格式用得真熟练。 写得嘛，倒是面面俱到没有跑题，但不太像一篇才情斐然的文章，风格上更有点像在答思政题。 很显然，他们都忽略了我的关键要求——脑洞大开、妙趣横生。 好吧，那接下来，就让我们进入喜闻乐见的“日常消费”话题，一起来聊聊他们能不能指导值友进行高效消费决策吧！ 先问一个预测性的大问题： 今年的消费趋势是什么？什么产品会成为爆款？ 文心一言的回答 GPT的回答 总的来看，文心一言的回答更加具象，聚焦在某一个垂直行业；而GPT的回答则相对宏观，给出了4个未来消费趋势的关键词。 不过，他俩都提到了「健康与健身」，这跟我们值友关注的话题不谋而合！ 什么值得买站内这段时间也推出了「从入门到行家」专栏的“燃动塑型”篇和“减脂饮食”篇 ，帮助大家了解健身运动的正确打开方式，欢迎来围观。 问完了大问题，我们再来一个详细问题：关于什么值得买站内的顶流话题——苹果产品！ 我想入手一台iPhone，现在买哪款性价比最高？ 文心一言的回答 GPT的回答 虽然他两的回答没有我们站内数码达人分析得透彻清晰，但也算可圈可点了。 文心一言回答的机型比较多，也给出了一定分析；GPT的结论性比较强，且详细说明了自己的推荐理由。 接着问： 想入手一台MacBook Pro 14，去哪里买最划算？ 文心一言的回答 GPT的回答 关于这个问题，两位的回答都大同小异。 而且，他们都忽略一个重要选项：什么值得买！ 无论是“绝对值好价”还是“历史低价”，我们是专业的。打开什么值得买app，可以随时查询实时低价，轻松对比选购。...