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我使用了Flashy_Management962的提示想法，创建了一个简单的文本摘要系统提示。它比我之前尝试过的任何方法都要好得多（我在Qwen 2.5 32b q_4上试过）：1.) 分析输入文本，生成5个关键问题，回答这些问题可以捕捉文本的主要点和核心意义。2.) 在制定问题时：a. 涉及中心主题或论点 b. 识别关键支持观点 c. 突出重要事实或证据 d. 揭示作者的目的或视角 e. 探讨任何重要的含义或结论。3.) 逐一详细回答所有生成的问题。*** 你怎么看？

讨论总结

帖子中提到的超智能总结提示方法引起了广泛关注和讨论。用户们普遍认为这种方法在文本总结方面表现优异，尤其是通过生成问题和答案对的方式来捕捉文本核心内容。讨论主要集中在以下几个方面：

  1. 总结提示的优化：Many_SuchCases和custodiam99讨论了如何明确“详细回答”的标准，提出了具体的改进建议。
  2. 模型差异与工具影响：FilterJoe和custodiam99探讨了不同模型（14b和32b）和工具（Jan和LM Studio）对总结效果的影响。
  3. NLP技术的应用：Mundane_Ad8936提出了结合多种NLP任务来提升总结效果的建议。
  4. 技术集成与实践经验：Everlier分享了将supersummer技术集成到Boost模块的经验，强调了其在预处理和模块化扩展方面的优势。
  5. 其他应用场景：如对话总结、测验生成等，也引发了用户的兴趣和讨论。

主要观点

  1. 👍 总结提示效果显著
    • 支持理由：多位用户如Many_SuchCases和jarec707表示该提示方法效果良好，显著提升了文本总结质量。
    • 反对声音：部分用户如FilterJoe初期使用时遇到问题，但通过修改提示得到改善。
  2. 🔥 模型和工具的选择影响总结效果
    • 正方观点：custodiam99认为32b模型和LM Studio工具表现更佳。
    • 反方观点：FilterJoe表示即使在14b模型和Jan工具下，适当修改提示也能获得合理结果。
  3. 💡 结合多种NLP任务可提升总结质量
    • [解释]：Mundane_Ad8936建议通过创建问题和答案对、提供多种分类、列出主题排序等方式增强总结效果。
  4. 🛠 技术集成与模块化扩展的重要性
    • [解释]：Everlier强调了Boost模块在预处理输入、增强LLM输出以及模块化扩展方面的优势。
  5. 🗣 对话总结等新应用场景的探索
    • [解释]：Southern_Sun_2106对用于总结对话的类似提示表示兴趣，custodiam99认为这是一个有趣的想法。

金句与有趣评论

  1. “😂 The only thing I would add is to clarify what you mean by ‘in detail’.”
    • 亮点：Many_SuchCases简洁指出改进建议的核心。
  2. “🤔 Answer each question in 4-5 sentences. Include a specific example to illustrate your point.”
    • 亮点：具体实用的回答标准，易于理解和操作。
  3. “👀 This was the first one which produced an excellent result.”
    • 亮点：custodiam99强调该提示方法的首创性和有效性。
  4. “🚀 Boost is an optimizing Language Model (LLM) proxy service that pre-processes inputs before sending them to downstream APIs.”
    • 亮点：Everlier清晰介绍Boost模块的功能和优势。
  5. “😲 Just jesting of course but wait until you discover libraries like dspy which find out the best prompt for a given measurable use case itself.”
    • 亮点：cyan2k幽默推荐DSPy库，强调其自动优化提示词的能力。

情感分析

总体情感倾向积极，用户们对帖子中提到的总结提示方法表示赞赏，并积极分享各自的实践经验和技术见解。主要分歧点在于不同模型和工具的选择对总结效果的影响，以及如何进一步优化提示方法。讨论氛围友好，用户间互相提供帮助和建议。

趋势与预测

  • 新兴话题：结合多种NLP任务提升文本总结效果，以及探索对话总结等新应用场景。
  • 潜在影响：该总结提示方法有望在NLP领域得到更广泛应用，提升文本处理和理解的效率，对教育、科研等领域产生积极影响。

详细内容：

标题：令人震惊的超级智能总结提示在 Reddit 引发热议

在 Reddit 上，一篇关于超级智能总结提示的帖子引起了广泛关注。原帖作者使用[Flashy_Management962]的提示想法创建了一个简单的总结系统提示，并表示其效果比之前尝试过的都要好得多。该帖子在 Qwen 2.5 32b q_4 上进行了测试，还介绍了具体的操作步骤。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于这一提示的深入讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为应明确“详细”的具体含义，比如可以规定回答每个问题用 4 - 5 句话，并包含具体示例。有人询问对于较长的文档，生成的 5 个问题及答案对是否足够，还是应根据文档长度调整。还有人提到生成问题及回答对并非广为人知，并建议参考基础的自然语言处理任务。 有用户分享了自己的实践经历，称使用了多种较小的模型进行总结，但效果不佳，而这个提示能准确理解其意图。有人计划将其集成到[Boost]中作为内置模块，并将其命名为“supersummer”。 也有用户在不同文章上尝试该提示，发现有时需要修改才能获得更好效果，还讨论了使用的模型、系统以及相关软件的差异。 有人指出这一提示就像让模型变得更智能，通过加载更多上下文来提升表现。

在讨论中，大家对于这一提示能提升总结效果存在一定共识。一些独特的观点，如结合基础自然语言处理任务、根据文档长度调整问题数量等，丰富了讨论内容。

总之，关于这一超级智能总结提示的讨论，为自然语言处理领域的探索提供了有价值的参考和思考。