仅提供了一个OpenAI平台关于提示生成的链接,无实质可翻译内容
讨论总结
整个讨论围绕Meta prompts展开,包括它在本地大型语言模型(LLM)和ChatGPT中的应用,如编写提示等操作。部分用户分享了自己使用类似Meta prompts的经验,也有人提出了关于Meta prompts的疑问,比如如何在本地获得类似结果、如何使用系统提示从元提示中生成提示等。此外,还涉及与其他相关事物的比较,如Claude已有的提示生成器,并且存在对Meta prompts不同的态度,既有认可其很棒、很有用的,也有认为其没什么新意的。
主要观点
- 👍 已经进行类似Meta prompts操作一段时间
- 支持理由:部分用户表示自己之前就在做类似Meta prompts的操作。
- 反对声音:无
- 🔥 Meta prompts可能会成为规范并被整合进大多数大型语言模型
- 正方观点:随着发展有这样的趋势,一些用户认为这是很有可能的。
- 反方观点:无
- 💡 Meta prompts是隐藏的有用事物
- 解释:对于复杂任务可以创建系统提示模板,在信息准确时自动生成提示有效。
- 💡 使用LLMs创建LLMs提示很有用且强大
- 解释:明确系统指令面向LLM或按特定方式表述指令有效果,还可以通过一些操作迭代输出。
- 💡 Meta prompts没有新意
- 支持理由:Claude的prompt gen已包含类似功能且可用于获取编码任务更好答案。
- 反对声音:部分用户认为Meta prompts生成的提示更详细,有其独特之处。
金句与有趣评论
- “😂 I have been doing this for a while now.”
- 亮点:表明部分用户早已进行类似Meta prompts的操作。
- “🤔 I wouldn’t be surprised if this become some norm or even gets somehow automatically incorporated in most LLMs at some point.”
- 亮点:对Meta prompts未来发展趋势的一种预测。
- “👀 This is actually a hidden gem that has been around for a long time.”
- 亮点:指出Meta prompts是长期存在的有用事物。
- “😂 Didn’t think to do this with local llms. Thank you for sharing.”
- 亮点:体现出用户从他人分享中获得新的启发。
- “🤔 this is nothing new, I’ve been using Claude prompt gen forever to get better answers for coding task.”
- 亮点:表达出对Meta prompts创新性的质疑。
情感分析
总体情感倾向是积极的,大多数用户对Meta prompts表示认可、感谢或期待。主要分歧点在于Meta prompts是否具有新意,部分用户认为其带来的功能早已被其他事物涵盖,而其他用户则看重Meta prompts自身的优势,如生成更详细的提示等。可能的原因是不同用户使用不同工具的经验和对新功能的期待不同。
趋势与预测
- 新兴话题:元 - 元 - 提示(meta - meta - prompts)的创建。
- 潜在影响:如果Meta prompts相关技术不断发展,可能会影响大型语言模型的使用效率和效果,在提示工程方面可能促使更多新的策略出现。
详细内容:
《关于 Meta Prompts 的热门讨论》
近日,Reddit 上一则关于“Meta prompts 已出现”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了相关链接:https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-generation ,获得了众多点赞和大量评论。
帖子主要围绕 Meta prompts 的使用体验、应用前景以及在不同模型中的表现等方面展开了热烈讨论。
在讨论中,有人表示自己早已采用这种方式,认为当因专有原因无法使用 ChatGPT 时,能让其生成详细的提示再用于本地 LLM 非常实用。还有人指出该“生成提示”功能在 playground 中的输出比以往更详细,令人惊喜。有人提到 Fooocus 图像生成前端有优化提示的小型微调 LLM,也有人认为其使用了 ChatGPT2 向用户提示中注入词语。有人认为类似技术在 Optillm 中也存在,并提供了链接:https://github.com/codelion/optillm?tab=readme-ov-file 。有新手询问是否有前端自带这种功能,或者能否添加到现有前端。
不少人分享了自己的见解和观点。有人认为这有可能成为常态甚至被自动整合进大多数 LLM 中;有人表示自己经常使用类似技术,若信息准确,自动生成的提示通常有效,若不满意还可添加示例进一步完善;有人提到用 LLMs 创建 LLM 提示是目前为止发现的最有用和强大的功能之一,还分享了具体的使用策略,比如让模型询问澄清问题、组合不同模型以获取最佳输出等。也有人疑惑如何在本地获得类似结果,甚至希望未来能有更高级的“元元提示”。
总的来说,大家对 Meta prompts 表现出了极大的兴趣和关注,同时也在不断探索其更多的可能性和应用场景。 但对于其能否广泛普及和如何更好地在本地应用,仍存在一定的争议和期待。
感谢您的耐心阅读!来选个表情,或者留个评论吧!