原贴链接

这是一个指向https://huggingface.co/spaces/baconnier/prompt-plus-plus的链接。

讨论总结

此讨论围绕PROMPT++展开，讨论热度较低。其中包括对PROMPT++是否开源的疑问、对其作为改进提示缺乏下游结果评估的质疑、使用中遇到的图片连接错误和长提示词不支持等问题、对其内容的兴趣，以及PROMPT++在处理特定提示时出现不符合预期的情况等。

主要观点

  1. 👍 关注PROMPT++是否有开源计划且表示未找到开源链接
    • 支持理由：评论者对项目感兴趣，想要获取开源资源。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 质疑PROMPT++被认定为改进提示缺乏下游结果评估
    • 正方观点：在没有评估下游结果的情况下，难以判断是改进的提示。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 不同模型有各自的提示结构，通用提示优化器没有优势
    • 支持理由：评论者基于ChatGPT和Gemini等模型在提示方面的差异得出的经验结论。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 PROMPT++在处理特定提示时出现了不符合预期的情况
    • 支持理由：给出了具体的提示内容，而PROMPT++只关注了部分内容而非整体重写。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 认为相关内容很不错且打算尝试
    • 支持理由：喜欢其中对不同提示重写方法的解释。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Planning on open - sourcing this by any chance?”
    • 亮点：直接询问PROMPT++的开源计划，简洁明了。
  2. “🤔 SatoshiNotMe：How do we know it’s an improved prompt without evaluation of some downstream result?”
    • 亮点：指出了PROMPT++在判断为改进提示方面依据缺失的关键问题。
  3. “👀 my experience is that chatgpt prompts are not as good as trying to do it with gemini or something.”
    • 亮点：通过自身经验对比不同模型提示的优劣。
  4. “😎 Wow! This is really good.”
    • 亮点：简单直接地表达对PROMPT++相关内容的肯定。
  5. “🤔 The prompt below confused (?) PROMPT++, which ignored that its task was supposedly rewriting the whole prompt and instead focused just on the text within quotation marks:”
    • 亮点：详细指出了PROMPT++在处理特定提示时存在的问题。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面的表示感兴趣、觉得内容不错的积极情感，也有质疑PROMPT++改进提示缺乏评估等负面情感。主要分歧点在于对PROMPT++的评价，可能的原因是大家从不同角度看待这个项目，如从使用体验、技术逻辑等方面。

趋势与预测

  • 新兴话题：对PROMPT++在处理各种提示时出现的问题可能会引发后续关于如何改进的讨论。
  • 潜在影响：如果PROMPT++在提示处理上的问题得到解决，可能会影响到自然语言处理相关领域的提示优化方式；如果开源问题得到解决，可能会吸引更多人参与到项目改进或者相关应用开发中。

详细内容：

标题：关于 PROMPT++ 的热门讨论

近日，Reddit 上有关“PROMPT++”的话题引发了众多关注。原帖提供了一个链接：https://huggingface.co/spaces/baconnier/prompt-plus-plus ，目前已获得了一定数量的点赞和评论。

该帖子主要引发了以下几个方向的讨论：有人期待了解是否有开源计划；有人质疑在没有对下游结果进行评估的情况下如何得知这是一个改进的提示；有人表示想要看到用于创建这些提示的提示；有人认为不同模型有各自的提示结构，使用通用的提示优化器没有优势；还有人称赞其非常好，并打算尝试。

有人提出问题：“Planning on open - sourcing this by any chance? Could not find the link if it is already”，表达了对开源计划的关注。

有用户分享道：“How do we know it’s an improved prompt without evaluation of some downstream result?”，对此，另一位用户回应称正在努力进行比较。

有人称：“I’d love to see the prompt you’re using to create these prompts!”，还有用户表示：“For which models? my experience is that chatgpt prompts are not as good as trying to do it with gemini or something. So in my opinion each model has its own prompt structure and using a general prompt optimizer has no advantages.”

一位用户称赞道：“Wow! This is really good. I especially like the explanation of the different prompt re - writing approaches. I am definitely going to try this out on different prompts I have written. Thanks!”

不过，也有用户指出：“Doesn’t work with longer prompts…”

总之，在关于 PROMPT++的讨论中，大家观点各异，既有对其的期待和称赞，也有对其效果和适用性的质疑和思考。这种多样性的讨论为进一步了解和优化 PROMPT++提供了丰富的思路和方向。